Detekce poruch v rentgenových snímcích pomocí neuronových sítí
Detecting abnormalities in X-Ray images using Neural Networks
Typ dokumentu
bakalářská prácebachelor thesis
Autor
Ondřej Perný
Vedoucí práce
Žitný Jakub
Oponent práce
Brchl Lukáš
Studijní obor
Znalostní inženýrstvíStudijní program
InformatikaInstituce přidělující hodnost
katedra aplikované matematikyPráva
A 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.htmlVysokoškolská 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.html
Metadata
Zobrazit celý záznamAbstrakt
Tato práce shrnuje nejmodernější techniky pro predikční, klasifikační a segmentační úlohy, konkrétně neuronové sítě. S hlavním zaměřením na konvoluční neuronové sítě pro klasifikaci snímků. Praktická část obsahuje implementace modelů konvoluční neuronové sítě nad binární klasifikační úlohou pro rentgenové snímky různých částí těla, a následné porovnání výsledků s již existujícími modely. This thesis summarizes state-of-the-art techniques for prediction, classification, and segmentation tasks, specifically neural networks. The main focus on convolutional neural networks for image classification. The practical part has the implementation of convolutional neural network models on binary classification task for x-ray images of the body parts and subsequent comparison of results with existing models.
Kolekce
- Bakalářské práce - 18105 [131]