Metody hlubokého učení pro segmentaci cév a optického disku v oftalmologických sekvencích
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
Cílem následující diplomové práce bylo studium problematiky segmentace optického disku a cév sítnice v oftalmologických sekvencích. Teoretická část práce shrnuje principy různých přístupů z oblasti hlubokého učení, které se v souvislosti s danou problematikou využívají. Na základě teoretické části jsou navrženy metody pro segmentaci optického disku a pro segmentaci cév sítnice založené na konvolučních neuronových sítích Linknet, PSPNet, Unet a MaskRCNN. Popisem jejich implementace a následným zhodnocením se zabývá praktická část diplomové práce.
The aim of the following thesis was to study the issue of optical disc and retinal vessels segmentation in ophthalmologic sequences. The theoretical part of the thesis summarizes the principles of different approaches in the field of deep learning, which are used in connection with the given issue. Based on the theoretical part, methods for optical disk segmentation and retinal vessel segmentation based on the convolutional neural networks Linknet, PSPNet, Unet and MaskRCNN are proposed. The practical part of the thesis deals with the description of their implementation and subsequent evaluation.
The aim of the following thesis was to study the issue of optical disc and retinal vessels segmentation in ophthalmologic sequences. The theoretical part of the thesis summarizes the principles of different approaches in the field of deep learning, which are used in connection with the given issue. Based on the theoretical part, methods for optical disk segmentation and retinal vessel segmentation based on the convolutional neural networks Linknet, PSPNet, Unet and MaskRCNN are proposed. The practical part of the thesis deals with the description of their implementation and subsequent evaluation.
Description
Citation
ROZHOŇOVÁ, A. Metody hlubokého učení pro segmentaci cév a optického disku v oftalmologických sekvencích [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2019.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Biomedicínské inženýrství a bioinformatika
Comittee
doc. Mgr. Ctirad Hofr, Ph.D. (předseda)
Ing. Martin Mézl, Ph.D. (místopředseda)
Ing. Oto Janoušek, Ph.D. (člen)
doc. Ing. Jiří Kozumplík, CSc. (člen)
Ing. Jakub Hejč (člen)
Date of acceptance
2019-06-05
Defence
Studentka prezentovala výsledky své práce a komise byla seznámena s posudky. Ing. Hejč položil otázku, byla testována modifikace topologie sítě? Jak dlouho probíhalo učení architektur? Byla vyzkoušena práce s impulzním šumem? Ing. Janoušek položil otázku, co je augmentováno, optický disk nebo i něco jiného? Ing. Mézl položil otázku, jaká je výpočetní náročnost pro evaluaci na jeden snímek? Studentka obhájila diplomovou práci a odpověděla na otázky členů komise a oponenta.
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení