Detekce COVID-19 v rentgenových snímcích pomocí neurónových sítí
Detection of COVID-19 in X-Ray images using Neural Networks
dc.contributor.advisor | Žitný Jakub | |
dc.contributor.author | Dominik Chodounský | |
dc.date.accessioned | 2021-06-11T22:51:36Z | |
dc.date.available | 2021-06-11T22:51:36Z | |
dc.date.issued | 2021-06-11 | |
dc.identifier | KOS-862365743605 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10467/95031 | |
dc.description.abstract | Pandemie způsobena nemocí COVID-19 je velmi naléhavým problémem, který nadále ovlivňuje životy lidí po celém světě. K překonání této nemoci je nutné včas identifikovat a izolovat infikované pacienty, aby se zabránilo šíření viru. Tradiční detekční techniky založené na molekulární diagnostice, jako například RT-PCR, jsou nákladné, časově náročné a studie ukazují, že jejich spolehlivost značně kolísá. V této práci jsme zkoumali detekci nemoci COVID-19 v rentgenových snímcích hrudníku pomocí konvolučních neuronových sítí. Poznatky z provedené rešerše dále využíváme k implementaci prototypu pro provádění binární detekce a jeho následnému vyhodnocení na souboru otevřených datových repozitářů dostupných online. Tyto výsledky poté porovnáváme se stávajícími řešeními a modely. Naše navrhovaná jednoduchá architektura s názvem BaseNet dosahuje na zvolené testovací sadě dat přesnosti 95.50 % a senzitivity 93.00 %. Zmíněný BaseNet jsme dále spolu s několika dalšími vyladěnými architekturami spojili do souboru modelů, jejichž kombinovaná klasifikační přesnost je 99.50 % s naměřenou senzitivitou 98.50 %. | cze |
dc.description.abstract | The COVID-19 pandemic is a very pressing issue that continues to affect the lives of people around the globe. To combat and overcome the disease, it is necessary for infected patients to be quickly identified and isolated to prevent the virus from spreading. The traditional detection techniques based on molecular diagnosis, such as RT-PCR, are expensive, time-consuming, and their reliability has been shown to fluctuate. In this thesis, we research the detection of COVID-19 in chest X-ray images using convolutional neural networks. We use our findings to implement a prototype that performs binary detection of the disease, evaluate its performance on a collection of open data repositories available online, and compare its results to existing models. Our proposed light-weight architecture called the BaseNet achieves an accuracy of 95.50 % on the chosen test set, with a COVID-19 sensitivity of 93.00 %. We further assemble an ensemble of the BaseNet along with several other fine-tuned architectures, whose combined classification accuracy is 99.25 % with a measured sensitivity of 98.50 %. | eng |
dc.publisher | České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum. | cze |
dc.publisher | Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre. | eng |
dc.rights | 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.html | eng |
dc.rights | Vysokoškolská 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 | cze |
dc.subject | počítačem podporovaná diagnóza | cze |
dc.subject | rentgenové snímání hrudníku | cze |
dc.subject | detekce COVID-19 | cze |
dc.subject | implementace prototypu | cze |
dc.subject | konvoluční neuronové sítě | cze |
dc.subject | porovnání architektur CNN | cze |
dc.subject | ensemble learning | cze |
dc.subject | computer-aided diagnosis | eng |
dc.subject | chest radiography | eng |
dc.subject | COVID-19 detection | eng |
dc.subject | prototype implementation | eng |
dc.subject | convolutional neural networks | eng |
dc.subject | CNN architecture comparison | eng |
dc.subject | ensemble learning | eng |
dc.title | Detekce COVID-19 v rentgenových snímcích pomocí neurónových sítí | cze |
dc.title | Detection of COVID-19 in X-Ray images using Neural Networks | eng |
dc.type | bakalářská práce | cze |
dc.type | bachelor thesis | eng |
dc.contributor.referee | Dedecius Kamil | |
theses.degree.discipline | Znalostní inženýrství | cze |
theses.degree.grantor | katedra aplikované matematiky | cze |
theses.degree.programme | Informatika 2009 | cze |
Soubory tohoto záznamu
Tento záznam se objevuje v následujících kolekcích
-
Bakalářské práce - 18105 [295]