Show simple item record

Detecting abnormalities in X-Ray images using Neural Networks



dc.contributor.advisorŽitný Jakub
dc.contributor.authorUladzislau Yorsh
dc.date.accessioned2020-06-19T22:51:31Z
dc.date.available2020-06-19T22:51:31Z
dc.date.issued2020-06-19
dc.identifierKOS-762877398805
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10467/88261
dc.description.abstractSoučasný přístup k diagnostice a hodnocení poškození kloubů reumatoidní artritidou je vizuální inspekce rentgenových snímků radiologem, která je obecně drahá, časově náročná a subjektivní. Automatické hodnotící systémy jsou jedním ze spůsobů tyto problémy překonat a zavést do radiologických zpráv více objektivity spolu s rychlejším vyčíslením škody. Možnost vytvoření takového systému bude ukázána na příkladu účasti v RA2 DREAM Challenge. V rámci soutěže na základě několika moderních architektur konvolučních neuronových sítí bude vyvinut systém, který později bude ohodnocen na vypočetním clusteru Cheaha University of Alabama at Birmingham.cze
dc.description.abstractThe current approach to the diagnosis and quantification of the joint damage caused by rheumathoid arthritis is a manual radiographic image inspection by a radiologist, which is generally expensive, time-consuming and subjective. Automated assessment systems are a way to overcome this problems and introduce more objectivity into radiology reports, coupled with a faster damage quantifying. The possibility of such a system development will be shown on the example of a participation in RA2 DREAM Challenge. As a part of the competition, the system utilizing several state-of-art convolutional neural net architectures will be developed and scored on the University of Alabama at Birmingham Cheaha supercomputing system.eng
dc.publisherČeské vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.cze
dc.publisherCzech Technical University in Prague. Computing and Information Centre.eng
dc.rightsA university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.htmleng
dc.rightsVysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.htmlcze
dc.subjectstrojové učenícze
dc.subjectneuronové sítěcze
dc.subjectautomatizované hodnocenícze
dc.subjectmedicínský softwarecze
dc.subjectmachine learningeng
dc.subjectneural networkseng
dc.subjectautomated assessmenteng
dc.subjectmedical softwareeng
dc.titleDetekce poruch v rentgenových snímcích pomocí neuronových sítícze
dc.titleDetecting abnormalities in X-Ray images using Neural Networkseng
dc.typebakalářská prácecze
dc.typebachelor thesiseng
dc.contributor.refereeKalvoda Tomáš
theses.degree.disciplineZnalostní inženýrstvícze
theses.degree.grantorkatedra aplikované matematikycze
theses.degree.programmeInformatikacze


Files in this item




This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record