Detekce intrakraniálních aneurysmat v TOF-MRI datech
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
Práce obsahuje teoretický přehled informací o intrakraniálních aneurysmatech, jejich diagnostice a terapii. Dále shrnuje metody detekce objektů jak klasickými metodami, tak metodami strojového učení a také obsahuje stručný popis některých metod detekce intrakraniálních aneurysmat. V praktické části je vyhodnoceno a porovnáno několik navrhnutých postupů segmentace a detekce těchto aneurysmat pomocí neuronové sítě U-net.
The thesis contains a theoretical review of information about intracranial aneurysms, their diagnosis and therapy. It also summarizes the methods of object detection by both classical and machine learning methods and includes a brief description of some methods of intracranial aneurysm detection. In the practical part, several proposed approaches for segmentation and detection of these aneurysms using U-net neural network are evaluated and compared.
The thesis contains a theoretical review of information about intracranial aneurysms, their diagnosis and therapy. It also summarizes the methods of object detection by both classical and machine learning methods and includes a brief description of some methods of intracranial aneurysm detection. In the practical part, several proposed approaches for segmentation and detection of these aneurysms using U-net neural network are evaluated and compared.
Description
Citation
VÝVODA, J. Detekce intrakraniálních aneurysmat v TOF-MRI datech [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2022.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
en
Study field
bez specializace
Comittee
prof. Pharm.Dr. Petr Babula, Ph.D. (předseda)
Ing. Marina Ronzhina, Ph.D. (místopředseda)
Ing. Roman Jakubíček, Ph.D. (člen)
Ing. Jan Červený, Ph.D. (člen)
Mgr. Ing. Karel Sedlář, Ph.D. (člen)
Mgr. Bc. Darina Čejková, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2022-06-08
Defence
Student prezentoval výsledky své práce a komise byla seznámena s posudky. Ing. Ronzhina položila otázku, co se považuje za zlatý standard u segmentace? V čem je Vaše metoda lepší? Síť U-Net jste natrénoval na Vašich datech? Jak velký problém značí falešně pozitivní segmenty? 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