Srovnání Generatívních adversariálních sítí a využití na medicínských datech
Comparison of Generative Adversarial Networks on medical imaging data
Typ dokumentu
bakalářská prácebachelor thesis
Autor
Mark Sobolev
Vedoucí práce
Žitný Jakub
Oponent práce
Friedjungová Magda
Studijní obor
Znalostní inženýrstvíStudijní program
Informatika 2009Instituce 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
Cílem této práce je pokusit se použít nedávno navržený model generativní adversarialní sítě pro klasifikaci a segmentaci lékařských obrazů a porovnat výsledky s moderními modely GAN, které se v současné době používají pro rozšiřování lékařských dat. The aim of this work is to try to apply the recently proposed generative adversarial network model for the classification and segmentation of medical images and to compare the results with modern GAN models currently used for medical data augmentation.
Kolekce
- Bakalářské práce - 18105 [369]