|
|
Interaktivní segmentace 3D CT dat s využitím hlubokého učení
Trávníčková, Kateřina ; Hradiš, Michal (oponent) ; Kodym, Oldřich (vedoucí práce)
Tato práce se zaměřuje na možnosti využití neuronových sítí pro segmentaci CT dat s omezenými možnostmi použití anotovaných dat. Hlavním prostředkem pro zlepšení kvality segmentace kostí pomocí modelu trénovaného na malé datové sadě je zde přidání uživatelské interakce. Dále jsou zkoumány možnosti využití transfer learningu v podobě předtrénování na interaktivní segmentaci na jiné než cílové datové sadě a v podobě předtrénování na restauraci dat pomocí cílové datové sady. Všechny zkoumané metody přinášejí určité zlepšení oproti baseline metodě, kterou je použití datově specifického automatického segmentačního modelu. Při trénování s velmi malými trénovacími množinami dochází ke zvýšení hodnoty Dice skóre až o desítky procent. Praktické uplatnění těchto metod může být například v jejich použití coby nástroje pro urychlení tvorby nového segmentačního datasetu.
|
|
|
Poloautomatická segmentace obrazu
Horák, Jan ; Beran, Vítězslav (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá návrhem a implementací nástroje pro tvorbu fotomontáží. Nástroj je postaven na metodách poloautomatické segmentace obrazu. Práce nastiňuje problematiku segmentace obrazových dat a výhody interakce s uživatelem. Podrobněji analyzuje různé přístupy k interaktivní segmentaci obrazu, vysvětluje jejich princip a ukazuje jejich kladné a záporné stránky. Dále ukazuje výhody a nevýhody aktuálně používaných aplikací pro úpravy fotografií. Navrhuje aplikaci pro tvorbu fotomontáží, která se skládá ze dvou kroků: Extrakce objektu z fotografie a jeho vložení do fotografie jiné. Pro první krok je využita metoda poloautomatické segmentace GrabCut postavena na teorii grafů. Součástí práce je i porovnání aplikace s jinými aplikacemi, ve kterých je možné fotomontáž vytvořit, a testování aplikace u uživatelů.
|
|
|
Segmentace medicínských obrazových dat
Lipták, Juraj ; Beran, Vítězslav (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá segmentací anatomických struktur v medicínských objemových datech pomocí metody graph cut. Zvolený přístup segmentace vyžaduje zavedení inicializačných bodů pro objekt a pozadí. Zaměřením této práce je implementace metody graph cut a vytvoření interaktivního segmentačního nástroje. Vlastnosti implementované metody jsou zkoumány na dvou ručně anotovaných datových sadách. Testování se v jednom případě zabývá vlivem parametrů metody na výsledek segmentace a v druhém odolností metody vůči různým poměrům signálu k šumu a kontrastu k šumu v obraze. Pro vyhodnocení výsledku segmentace je použita metrika F-skóre.
|
|
|
Interaktivní segmentace 3D CT dat s využitím hlubokého učení
Trávníčková, Kateřina ; Hradiš, Michal (oponent) ; Kodym, Oldřich (vedoucí práce)
Tato práce se zaměřuje na možnosti využití neuronových sítí pro segmentaci CT dat s omezenými možnostmi použití anotovaných dat. Hlavním prostředkem pro zlepšení kvality segmentace kostí pomocí modelu trénovaného na malé datové sadě je zde přidání uživatelské interakce. Dále jsou zkoumány možnosti využití transfer learningu v podobě předtrénování na interaktivní segmentaci na jiné než cílové datové sadě a v podobě předtrénování na restauraci dat pomocí cílové datové sady. Všechny zkoumané metody přinášejí určité zlepšení oproti baseline metodě, kterou je použití datově specifického automatického segmentačního modelu. Při trénování s velmi malými trénovacími množinami dochází ke zvýšení hodnoty Dice skóre až o desítky procent. Praktické uplatnění těchto metod může být například v jejich použití coby nástroje pro urychlení tvorby nového segmentačního datasetu.
|
|
|
Segmentace medicínských obrazových dat
Lipták, Juraj ; Beran, Vítězslav (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá segmentací anatomických struktur v medicínských objemových datech pomocí metody graph cut. Zvolený přístup segmentace vyžaduje zavedení inicializačných bodů pro objekt a pozadí. Zaměřením této práce je implementace metody graph cut a vytvoření interaktivního segmentačního nástroje. Vlastnosti implementované metody jsou zkoumány na dvou ručně anotovaných datových sadách. Testování se v jednom případě zabývá vlivem parametrů metody na výsledek segmentace a v druhém odolností metody vůči různým poměrům signálu k šumu a kontrastu k šumu v obraze. Pro vyhodnocení výsledku segmentace je použita metrika F-skóre.
|
|
|
Poloautomatická segmentace obrazu
Horák, Jan ; Beran, Vítězslav (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá návrhem a implementací nástroje pro tvorbu fotomontáží. Nástroj je postaven na metodách poloautomatické segmentace obrazu. Práce nastiňuje problematiku segmentace obrazových dat a výhody interakce s uživatelem. Podrobněji analyzuje různé přístupy k interaktivní segmentaci obrazu, vysvětluje jejich princip a ukazuje jejich kladné a záporné stránky. Dále ukazuje výhody a nevýhody aktuálně používaných aplikací pro úpravy fotografií. Navrhuje aplikaci pro tvorbu fotomontáží, která se skládá ze dvou kroků: Extrakce objektu z fotografie a jeho vložení do fotografie jiné. Pro první krok je využita metoda poloautomatické segmentace GrabCut postavena na teorii grafů. Součástí práce je i porovnání aplikace s jinými aplikacemi, ve kterých je možné fotomontáž vytvořit, a testování aplikace u uživatelů.
|
host ::
RSS.