Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 1 záznamů.  Hledání trvalo 0.00 vteřin. 
Segmentace patologických tkání v objemových MRI datech mozku s využitím hlubokého učení
Nantl, Ondřej ; Kolář, Radim (oponent) ; Chmelík, Jiří (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se věnuje segmentaci ischemických ložisek z T1 vážených MRI skenů pomocí metod hlubokého učení. V teoretické části jsou shrnuty anatomie mozku, jeho zobrazování pomocí MRI, dostupné datasety pro tvorbu metod k automatické segmentaci patologické mozkové tkáně a metody segmentující ischemickou mozkovou tkáň s využitím hlubokého učení. V praktické části je popsán využitý dataset, jeho předzpracování, navržené architektury modelů hlubokého učení (U-Net) a jejich trénink. Metody byly implementovány v programovacím jazyce Python. Dále jsou uvedeny dosažené výsledky a jejich diskuze.

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.