Detekce poruch v rentgenových snímcích pomocí neurónových sítí

Abstract

Tato práce si klade za cíl shrnout různé techniky zlepšování a nejmodernější přístupy použitelné pro úkoly v oblasti lékařského zobrazování. S těmito zna-lostmi jsou implementovány a trénovány modely konvolučních neuronových sítí na datovém souboru muskuloskeletálních rentgenových snímků. Je sledo-ván a diskutován dopad na výkon modelu použitím více metod předzpracování dat.

This thesis aims to summarize different improvement techniques and state of the art approaches usable for tasks in medical imaging domain. With this knowledge, convolutional neural network models are implemented and and trained on a musculoskeletal radiographs dataset. The impact on model performance by applying multiple preprocessing methods is watched and discussed.