Konvoluční neuronové sítě pro detekci objektů v medicínských obrazech

Loading...
Thumbnail Image
Date
ORCID
Mark
A
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract
Táto bakalárska práca sa zaoberá konvolučnými neurónovými sieťami (CNN) pre detekciu objektov v medicínskych obrazoch. Pre lepšie pochopenie problematiky sú najprv popísané umelé neurónové siete a CNN všeobecne, neskôr sú kapitoly zamerané na konkrétne metódy detekcie, ktoré využívajú CNN. Vrámci bakalárskej práce bola vytvorená sada abdominálnych snímkov z výpočetnej tomografie a z magnetickej rezonančnej tomografie na ktorých boli trénované a testované „Faster R-CNN“ a „You Only Look Once“ algoritmy pre detekciu pečene. Implementácia oboch modelov prebehla v programovacom jazyku Python s využitím knižnice Pytorch. Na záver sú vyvodené a diskutované výsledky detekcie a možné využitie v lekárstve.
This Bachelor thesis deals with Deep-learning-based pattern detection in medical images. For better understanding of a subject artificial neural network and convolutional neural network (CNN) are described at first. Next chapter is focused on specific detection methods which use CNN. Within a bachelor thesis a dataset of abdominal CT a MRI scans was created. Faster R-CNN and YOLO algorithms were trained and tested on acquired scans for liver detection. Implementation of chosen methods took place in Python programming language using the Pytorch library. Finally, detection results and possible use in medicine are discussed.
Description
Citation
KOŠČOVÁ, Z. Konvoluční neuronové sítě pro detekci objektů v medicínských obrazech [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
Biomedicínská technika a bioinformatika
Comittee
prof. Ing. Ivo Provazník, Ph.D. (předseda) doc. Ing. Martin Černý, Ph.D. (místopředseda) Ing. Radovan Jiřík, Ph.D. (člen) Ing. Oto Janoušek, Ph.D. (člen) Mgr. Erik Staffa, Ph.D. (člen) MUDr. Jan Máchal, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2020-06-24
Defence
Studentka prezentovala výsledky své práce a komise byla seznámena s posudky. Ing. Jiřík položil otázku: Na které části jste využila knihovnu PyTorch a které části jste naprogramovala sama? Čím byla způsobena horší kvalita MRI snímků? Jak vznikla použitá databáze MRI snímků? Studentka obhájila bakalářskou 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
DOI
Collections
Citace PRO