|
|
Hluboké neuronové sítě pro analýzu medicínských obrazových dat
Bíl, Tomáš ; Kodym, Oldřich (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Cílem této práce je vyvinout konvoluční neuronovou síť, která bude správně klasifikovat vhodnost rentgenových snímků pro účely kefalometrické analýzy. V rámci tohoto zadání byly vytvořeny 4 sítě, které byly natrénovány na datasetu. Jedná se 2 sítě typu VGG, jedna upravená síť UNet a jedna síť Resnet. Dataset byl vygenerován z ct snímků. Nejlepších výsledků dosáhla síť VGG se 4 bloky. Naměřená přesnost na testovacím datasetu je 97%.
|
|
|
Analýza a modelování medicínských obrazů
Vrba, Jan ; Mekyska, Jiří (oponent) ; Smékal, Zdeněk (vedoucí práce)
Hlavním cílem diplomové práce je rozbor technik hodnocení obličeje, kefalometrické hodnocení a metody, které jsou vhodné pro úpravu postavení čelistí a návrh metody pro úpravu čelistí. Zároveň je kladen důraz na prostudování používané metody java advance imaging, která slouží k zakřivení obrazu a měla by být schopna splnit cíle zadání. Tyto úpravy je možné provádět pomocí metody Warp. Výsledkem práce je aplikace, vytvořená v programovém jazyku JAVA, která demonstruje nejvhodnější metodu pro modifikaci obrazu. Tato metoda je WarpGrid. Aplikace byla vytvořena ve vývojovém prostředí eclipse. Pomocí této aplikace v závislosti na akci myši dochází k úpravám obrazu.
|
|
|
Deep Learning Model Uncertainty in Medical Image Analysis
Drevický, Dušan ; Kolář, Martin (oponent) ; Kodym, Oldřich (vedoucí práce)
This thesis deals with quantifying uncertainty in the predictions of deep learning models. While they achieve state of the art results in many areas of computer vision, their outputs are usually deterministic and provide by themselves little information about how certain the model is about its prediction. This is important especially in the domain of medical image analysis where mistakes are costly and the ability to filter uncertain predictions would allow a supervising physician to review the relevant cases. This work applies several different uncertainty measures developed in recent research to deep learning models trained on a cephalometric landmark localization task. They are then evaluated and compared in a set of experiments which aim to determine whether each of the uncertainty measures provides us with useful information about the model's confidence in its predictions.
|
|
|
Vliv sklonu okluzní roviny na funkční stav orofaciální oblasti.
Yurchenko, Maksim ; Hubálková, Hana (vedoucí práce) ; Németh, Tibor (oponent) ; Jenča, Andrej (oponent)
Fungování maxillofaciálního komplexu jako jednotného celku je důležitou podmínkou plnění celé řady funkcí, spojených s touto oblasti lidského organismu. Klíčem k propojení maxilofaciální oblasti a mnoha dalších častí těla je okluze, jednou z jejíž základních charakteristik je okluzní rovina. Třídimenzionální poloha okluzní roviny, forma a případné deformace dle řady autorů můžou mít vliv na jiné anatomické struktury prostřednictvím systému složitých neuromuskulárních reakcí. Dle této teorie, změny inklinace okluzní roviny vyvolávají přerozdělení a přesměrování žvýkacích sil v okolních anatomických strukturách, což se následně projevuje ve změně napětí jednotlivých svalů. Cíl práce Cílem experimentální části práce bylo zjistit vliv sklonu okluzní roviny na stav maxilofaciální oblasti se zaměřením na čelistní klouby a žvýkací svaly. Dalším cílem bylo zjištění hodnot sagitálního a frontálního sklonu okluzní roviny, který lze považovat za fyziologické. Pacienti a metody Studie se zúčastnilo celkem 87 osob s uplatněním následujících kritérií obou pohlaví, různých věkových kategorií s kompletním chrupem a bez závažných celkových onemocnění. Účastníci výzkumu byli rozděleni do dvou skupin - 46 osob v experimentálním souboru a 41 osob v kontrolním souboru. Do experimentální skupiny byli zařazeni pacienti s...
|
|
|
Změny kefalometrických hodnot se zaměřením na změnu tloušťky vestibulární kortikální kosti
Filipová, Diana ; Dostálová, Taťjana (vedoucí práce) ; Racek, Jaroslav (oponent) ; Špidlen, Miloš (oponent)
Morfologie kraniofaciálního komplexu se mění v důsledku různých externích sil. V první části předkládané teze jsme analyzovali vliv pomalých dlouhodobých změn prostředí a populačního genomu srovnáním historických (11.-12. století n.l.) a soudobých lebek pomocí kefalometrických snímků. Část druhá se zaměřuje na účinky ortodontické léčby na tloušťku kosti v relevantních oblastech, přičemž analýza je založena na Cone Beam počítačové tomografii. Srovnání palatálního úhlu 115 historických a 75 soudobých lebek odhalilo statisticky významný pokles tohoto parametru. Srovnáním trojrozměrného zobrazení před zahájením léčby a po jejím ukončení u 58 pacientů jsme odhalili statisticky významný pokles tloušťky vestibulární kosti, bez změn celkové šířky alveolu. Naše analýzy odhalily významnou odezvu kosti na působící síly, s relevantními klinickými dopady - dosažení optimálních výsledků je podmíněno respektováním anatomických hranic rozsahu pohybu, aby nedošlo k vzniku alveolárních defektů. Klíčová slova: 3D zobrazovací metody, CBCT, kefalometrie, ortodoncie, stomatologie
|
|
|
Vliv sklonu okluzní roviny na funkční stav orofaciální oblasti.
Yurchenko, Maksim ; Hubálková, Hana (vedoucí práce) ; Németh, Tibor (oponent) ; Jenča, Andrej (oponent)
Fungování maxillofaciálního komplexu jako jednotného celku je důležitou podmínkou plnění celé řady funkcí, spojených s touto oblasti lidského organismu. Klíčem k propojení maxilofaciální oblasti a mnoha dalších častí těla je okluze, jednou z jejíž základních charakteristik je okluzní rovina. Třídimenzionální poloha okluzní roviny, forma a případné deformace dle řady autorů můžou mít vliv na jiné anatomické struktury prostřednictvím systému složitých neuromuskulárních reakcí. Dle této teorie, změny inklinace okluzní roviny vyvolávají přerozdělení a přesměrování žvýkacích sil v okolních anatomických strukturách, což se následně projevuje ve změně napětí jednotlivých svalů. Cíl práce Cílem experimentální části práce bylo zjistit vliv sklonu okluzní roviny na stav maxilofaciální oblasti se zaměřením na čelistní klouby a žvýkací svaly. Dalším cílem bylo zjištění hodnot sagitálního a frontálního sklonu okluzní roviny, který lze považovat za fyziologické. Pacienti a metody Studie se zúčastnilo celkem 87 osob s uplatněním následujících kritérií obou pohlaví, různých věkových kategorií s kompletním chrupem a bez závažných celkových onemocnění. Účastníci výzkumu byli rozděleni do dvou skupin - 46 osob v experimentálním souboru a 41 osob v kontrolním souboru. Do experimentální skupiny byli zařazeni pacienti s...
|
|
|
Hluboké neuronové sítě pro analýzu medicínských obrazových dat
Bíl, Tomáš ; Kodym, Oldřich (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Cílem této práce je vyvinout konvoluční neuronovou síť, která bude správně klasifikovat vhodnost rentgenových snímků pro účely kefalometrické analýzy. V rámci tohoto zadání byly vytvořeny 4 sítě, které byly natrénovány na datasetu. Jedná se 2 sítě typu VGG, jedna upravená síť UNet a jedna síť Resnet. Dataset byl vygenerován z ct snímků. Nejlepších výsledků dosáhla síť VGG se 4 bloky. Naměřená přesnost na testovacím datasetu je 97%.
|
|
|
Deep Learning Model Uncertainty in Medical Image Analysis
Drevický, Dušan ; Kolář, Martin (oponent) ; Kodym, Oldřich (vedoucí práce)
This thesis deals with quantifying uncertainty in the predictions of deep learning models. While they achieve state of the art results in many areas of computer vision, their outputs are usually deterministic and provide by themselves little information about how certain the model is about its prediction. This is important especially in the domain of medical image analysis where mistakes are costly and the ability to filter uncertain predictions would allow a supervising physician to review the relevant cases. This work applies several different uncertainty measures developed in recent research to deep learning models trained on a cephalometric landmark localization task. They are then evaluated and compared in a set of experiments which aim to determine whether each of the uncertainty measures provides us with useful information about the model's confidence in its predictions.
|
|
|
Analýza a modelování medicínských obrazů
Vrba, Jan ; Mekyska, Jiří (oponent) ; Smékal, Zdeněk (vedoucí práce)
Hlavním cílem diplomové práce je rozbor technik hodnocení obličeje, kefalometrické hodnocení a metody, které jsou vhodné pro úpravu postavení čelistí a návrh metody pro úpravu čelistí. Zároveň je kladen důraz na prostudování používané metody java advance imaging, která slouží k zakřivení obrazu a měla by být schopna splnit cíle zadání. Tyto úpravy je možné provádět pomocí metody Warp. Výsledkem práce je aplikace, vytvořená v programovém jazyku JAVA, která demonstruje nejvhodnější metodu pro modifikaci obrazu. Tato metoda je WarpGrid. Aplikace byla vytvořena ve vývojovém prostředí eclipse. Pomocí této aplikace v závislosti na akci myši dochází k úpravám obrazu.
|
host ::
RSS.