Detekce intrakraniálních hemoragií v CT snímcích hlavy
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
A
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract
Práca sa zaoberá detekciou intrakraniálnych hemoragií a určením ich typov v CT snímkach hlavy. Popísaná metóda detekcie hemoragií je založená na využití série klasifikátorov prítomnosti a typu hemoragie v 2D CT rezoch z axiálnej, sagitálnej a koronárnej roviny, čo následne umožňuje tiež ich lokalizáciu. Klasifikátory vychádzajú z architektúry konvolučnej neurónovej siete Inception-ResNet-v2. Práca popisuje využitie a prídavnú manuálnu anotáciu dát z verejne dostupnej databáze CT skenov hlavy CQ500, ktorej zahrnuté anotácie nie sú pre účely práce dostačujúce. V práci je zahrnutý teoretický popis základných lekárskych poznatkov, klasifikačných a detekčných metód strojového učenia, a ďalej návrh, realizácia a testovanie detekčného algoritmu. Presnosť funkčnosti algoritmu je kvantitatívne ohodnotená a diskutovaná, vrátane možností využitia navrhnutej metódy v lekárskej diagnostike.
This thesis deals with the detection of intracranial haemorrhages and their type classification in head CT images. The method of haemorrhages detection is based on a series of classifiers of the presence and type of haemorrhages in 2D CT slices in axial, sagittal and coronal plane, that may localise the bleedings and determine their types. The classifiers are based on the convolutional neural network architecture Inception-ResNet-v2. The head CT dataset CQ500 which is made available for public access, is used for the experiments. The thesis describes an additional manual annotation of the data, as the available annotations are insufficient for the purposes of the experiments. This thesis includes a theoretical basis of the essential medical knowledge, machine learning based classification and detection methods, and the detection algorithm proposal, realisation and testing. The algorithm performance is evaluated and discussed together with the potential implementation of the algorithm in computer-aided diagnosis systems.
This thesis deals with the detection of intracranial haemorrhages and their type classification in head CT images. The method of haemorrhages detection is based on a series of classifiers of the presence and type of haemorrhages in 2D CT slices in axial, sagittal and coronal plane, that may localise the bleedings and determine their types. The classifiers are based on the convolutional neural network architecture Inception-ResNet-v2. The head CT dataset CQ500 which is made available for public access, is used for the experiments. The thesis describes an additional manual annotation of the data, as the available annotations are insufficient for the purposes of the experiments. This thesis includes a theoretical basis of the essential medical knowledge, machine learning based classification and detection methods, and the detection algorithm proposal, realisation and testing. The algorithm performance is evaluated and discussed together with the potential implementation of the algorithm in computer-aided diagnosis systems.
Description
Citation
NEMČEK, J. Detekce intrakraniálních hemoragií v CT snímcích hlavy [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2020.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
sk
Study field
bez specializace
Comittee
prof. Ing. Ivo Provazník, Ph.D. (předseda)
Ing. Martin Vítek, Ph.D. (místopředseda)
Ing. Oto Janoušek, Ph.D. (člen)
Ing. Jiří Chmelík, Ph.D. (člen)
Mgr. Zdenka Fohlerová, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2020-06-16
Defence
Student prezentoval výsledky své práce a komise byla seznámena s posudky.
Prof. Provazník položil otázku: Jak provádíte klasifikaci dat? Ing. Janoušek položil otázku: Proč využíváte tři kanály v obrazech? Ing. Vítek položil otázku: Proč bylo provedeno převzorkování? Ing. Chmelík položil otázku: Jak probíhalo přeučování sítě?
Student obhájil diplomovou práci a odpověděl na otázky členů komise a oponenta.
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení