VAVŘINOVÁ, P. Identifikace 2D CT axiálních řezů pomocí konvolučních neuronových sítí [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2018.
Studentka k řešení své práce přistupovala velmi svědomitě a aktivně již od počátku letních prázdnin. V té době samostatně nastudovala možnosti aplikace konvolučních sítí v oblasti zpracování medicínských obrazů a sama přišla s konkrétním návrhem tématu bakalářské práce, které je velmi aktuální. Při práci využívala relevantní odbornou literaturu, na základě níž zpracovala teoretickou část práce a detailněji uvádí také rešerši vhodně vybraných publikovaných přístupů. V praktické části oceňuji, že studentka nezůstala u jednoho základního konceptu, ale provedla trénování mnoha sítí s následnou analýzou úspěšnosti klasifikace. V problematických případech se zabývala možnostmi jejich řešení a následnou implementací a testováním. V této fázi pracovala studentka velmi samostatně, na konzultace přicházela s vlastními nápady a konkrétními dotazy. Nad rámec zadání studentka z vlastní iniciativy vytvořila intuitivní grafické rozhraní pro práci s vytvořeným programem a také se aktivně účastnila studentské soutěže EEICT, kde prezentovala příspěvek o svojí bakalářské práci. Po formální stránce je práce na velmi dobré úrovni, členění do jednotlivých kapitol je vhodně zvoleno a celkově práce působí velmi kvalitním dojmem. Studentka během vypracování prokázala schopnosti samostatně pracovat na řešení odborného tématu a vytvořit komplexní bakalářské dílo na velmi kvalitní úrovni. Předloženou práci hodnotím stupněm A - 98 bodů.
Studentka se ve své práci měla zabývat konvolučními neuronovými sítěmi a jejich využití pro identifikaci 2D CT axiálních řezů. V teoretické části práce studentka vyčerpávajícím způsobem uvádí čtenáře do problematiky konvolučních neuronových sítí, jejích vlastností a možností. Rovněž rozebírá jejich výhody i nevýhody pro řešení zadaného úkolu. Pro řešení problému studentka vybrala síť AlexNet. V průběhu práce otestovala celou řadu těchto sítí s různými úpravami. Výsledkem byla síť s úspěšnosti identifikace 86%. Studentka se v práci dále zabývala podrobnou analýzou výsledku, zejména se pak zaměřila na chybné identifikace. Dalším zpracováním dat dosáhla zlepšení výsledku na 87%. Celý tento postup svědčí o velké erudici studentky a dokazuje to její schopnosti řešit komplexní problematiku. Zadání práce je zcela splněno a úroveň řešení vysoce přesahuje běžné požadavky na bakalářské práce. Po formální stránce je práce na výborné úrovni, text je logický členěn a jednotlivé části na sebe plynule navazují.
eVSKP id 110542