Detekce anatomických struktur v CT datech s využitím konvolučních neuronových sítí

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
Tato diplomová práce se zabývá problematikou detekce anatomických struktur v medicínských obrazech s využitím konvolučních neuronových sítí (CNN). Nejprve jsou popsány metody strojového učení, konvoluční neuronové sítě a vybrané přístupy k detekci s využitím CNN. V rámci práce byla vytvořena databáze anotovaných CT snímků deseti anatomických struktur (hlava, srdce, aorta, levá a pravá plíce, páteř, játra, levá a pravá ledvina, slezina). Dále byla navržena metoda umožňující jejich detekci, která obsahuje dva postupy získání oblastí ze snímku, CNN a závěrečné zpracování pro získání výsledku detekce. Navržený algoritmus byl implementován v programovacím jazyce Python s využitím knihovny TensorFlow. Získané výsledky validace sítě a výsledky detekce jsou uvedeny a diskutovány v poslední kapitole.
This thesis deals with the issue of detection of anatomical structures in medical images using convolutional neural networks (CNN). At first there are described methods of machine learning, convolutional neural networks and selected methods for detection using CNN. In this work was created a database of annotated CT images of ten anatomical structures (head, heart, aorta, left and right lung, spine, liver, left and right kidney, spleen). A method for detecting these structures was designed, that contains two approaches of region proposals from image, CNN and postprocessing to obtain the detection result. The designed algorithm was implemented in the Python programming language using the TensorFlow library. Obtained results of validation of the network and the detection results are presented and discussed in the last chapter.
Description
Citation
KOZLOVÁ, D. Detekce anatomických struktur v CT datech s využitím konvolučních neuronových sítí [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2018.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Biomedicínské inženýrství a bioinformatika
Comittee
doc. Ing. Daniel Schwarz, Ph.D. (předseda) Ing. Vratislav Harabiš, Ph.D. (místopředseda) Ing. Jan Odstrčilík, Ph.D. (člen) RNDr. Jan Balvan, Ph.D. (člen) doc. RNDr. Jaromír Baštinec, CSc. (člen) Ing. Helena Škutková, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2018-06-13
Defence
Studentka prezentovala výsledky své práce a komise byla seznámena s posudky. Doc. Baštinec se zeptal na důvod rozdílné velikosti ledvin na prezentovaných obrazcích. Ing. Schwarz se zeptal jaké jsou limitace v navrženém postupu testování dat a jak by se případně tato limitace dala snížit. Ing. Odstrčilík se zeptal jaká by byla možnost návaznosti práce. Ing. Škutková se zeptala jestli je možné použít i jiné metody než konvoluční sítě, případně jestli proběhlo nějaké srovnání. Ing. Schwarz se zeptal jestli bude program fungovat stejně dobře, pokud budou v testovaných obrazech patologie. 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
DOI
Collections
Citace PRO