but.committee	prof. Dr. Ing. Pavel Zemčík (předseda) prof. Ing. Jan M. Honzík, CSc. (místopředseda) doc. Ing. Jiří Jaroš, Ph.D. (člen) Ing. Filip Orság, Ph.D. (člen) Ing. Michal Španěl, Ph.D. (člen)	cs
but.defence	Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm D. Otázky u obhajoby: Z jakého důvodu se nerozlišují spodní a horní čelisti? Zuby přece nejsou přesně stejné. Proč se pro tvorbu vstupu sítě používá perspektivní kamera? Jaké to má nevýhody? Jaké jsou další možnosti? Proč je vstupem sítě vždy jen obraz, jaké další vstupy by bylo možné využít? Dala by se použít pozice zubu k jeho klasifikaci? Jak přesná je vaše klasifikace?	cs
but.jazyk	čeština (Czech)
but.program	Informační technologie	cs
but.result	práce byla úspěšně obhájena	cs
dc.contributor.advisor	Španěl, Michal	cs
dc.contributor.author	Osvald, Martin	cs
dc.contributor.referee	Juránek, Roman	cs
dc.date.accessioned	2021-08-30T20:52:51Z
dc.date.available	2021-08-30T20:52:51Z
dc.date.created	2021	cs
dc.description.abstract	Cieľom tejto práce je použitie 2D konvolučných neurónových sietí pre segmentáciu a detekciu zubov na 3D modeli čeľusti s využitím viac pohľadovej metódy. Pohľad je vyrendrovaný 2D obrázok 3D modelu. Následne na akýkoľvek 3D model zubov je možné použiť natrénované modely neurónových sietí v PyQt aplikáciach. Pri práci bol vytvorený vlastný anotačný skript na anotáciu zubov ako aj landmarkov. Táto práca rieši problém s dostupnosťou anotovaných 3D datasetov v medicínskom priemysle pomocou automatizácie v generovaní masiek z rôznych pohľadov na 3D modely.	cs
dc.description.abstract	The goal of this bachelor's thesis is to use the 2D convolutional neural network on the 3D model dataset by multi-view methods. The view is 2D picture of 3D model. The result are Pyqt applications, where is possible to load the 3D model of teeth and predict the location of landmarks and teeth by object segmentation and object detection. During this thesis, an annotation's script was created for the annotation of 3D models for landmarks of teeth and teeth themself. This thesis solves the problem of the small availability of annotated 3D datasets in the medical industry by automating generating binary masks from different views on 3D models.	en
dc.description.mark	D	cs
dc.identifier.citation	OSVALD, M. Hluboké neuronové sítě pro analýzu medicínských dat [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2021.	cs
dc.identifier.other	137573	cs
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11012/201100
dc.language.iso	cs	cs
dc.publisher	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií	cs
dc.rights	Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení	cs
dc.subject	Medicínske dáta	cs
dc.subject	Segmentácia zubov	cs
dc.subject	Detekcia Zubov Landmark	cs
dc.subject	Ortodoncia	cs
dc.subject	Viac-pohľadová metóda	cs
dc.subject	2D konvolučné siete	cs
dc.subject	3D objektová klasifikáciu	cs
dc.subject	U-Net	cs
dc.subject	Yolo v3	cs
dc.subject	Mask-RCNN	cs
dc.subject	Blender	cs
dc.subject	STL model	cs
dc.subject	Anotačný skript.	cs
dc.subject	Medical data	en
dc.subject	Teeth segmentation	en
dc.subject	Teeth detection	en
dc.subject	Landmark	en
dc.subject	Orthodontics	en
dc.subject	Multi-view method	en
dc.subject	2D convolutional neural network	en
dc.subject	3D object classification	en
dc.subject	U-Net	en
dc.subject	Yolo v3	en
dc.subject	MaskRCNN	en
dc.subject	Blender	en
dc.subject	STL model	en
dc.subject	Anotation script.	en
dc.title	Hluboké neuronové sítě pro analýzu medicínských dat	cs
dc.title.alternative	Deep Learning for Medical Image Analysis	en
dc.type	Text	cs
dc.type.driver	bachelorThesis	en
dc.type.evskp	bakalářská práce	cs
dcterms.dateAccepted	2021-08-25	cs
dcterms.modified	2021-08-27-17:16:45	cs
eprints.affiliatedInstitution.faculty	Fakulta informačních technologií	cs
sync.item.dbid	137573	en
sync.item.dbtype	ZP	en
sync.item.insts	2021.11.22 23:00:38	en
sync.item.modts	2021.11.22 21:54:47	en
thesis.discipline	Informační technologie	cs
thesis.grantor	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav počítačové grafiky a multimédií	cs
thesis.level	Bakalářský	cs
thesis.name	Bc.	cs

Hluboké neuronové sítě pro analýzu medicínských dat

Files

Original bundle

Collections