Show simple item record

Detection of defects in CT images using Neural Networks



dc.contributor.advisorŽitný Jakub
dc.contributor.authorPetra Čurdová
dc.date.accessioned2021-06-11T22:52:31Z
dc.date.available2021-06-11T22:52:31Z
dc.date.issued2021-06-11
dc.identifierKOS-961987468605
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10467/95068
dc.description.abstractTato práce se zabývá výzkumem metod používaných pro detekci a klasifikaci poruch v CT snímcích za použití neuronových sítí. Na základně těchto metod pak popisuje implementaci vlastního řešení, které funguje pro rozpoznávání vnitrolebečního krvácení na CT snímcích mozku. Toto řešení je postaveno na konvolučních neuronových sítích a důraz je kladen především na správné předzpracování vstupních dat a výběr vhodné architektury a jejích hyperparametrů. Výsledný model dosáhl přesnosti, AUC, senzitivity a specificity po řadě 0.963, 0.967, 0.840 a 0.970. Tento výsledek je dobrým základem pro další výzkum a je možné na něj navázat dalšími experimenty.cze
dc.description.abstractThis thesis focuses on the research of techniques used for the detection and classification of defects on the CT images using neural networks. Based on these methods, the own implementation, which works for intracranial hemorrhage detection on CT images of the brain, is described. This solution is based on convolutional neural networks, and the emphasis is primarily on the data preprocessing and the selection of the appropriate architecture and its hyperparameters. The final model achieved accuracy, AUC, sensitivity, and specificity of 0.963, 0.967, 0.840, and 0.970, respectively. This result is a good basis for further research and can be additionally improved by other experiments.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.subjectkonvoluční neuronové sítěcze
dc.subjectneuronové sítěcze
dc.subjectpředzpracování datcze
dc.subjectvnitrolebeční krvácenícze
dc.subjectCT snímkycze
dc.subjectdetekce vadcze
dc.subjectklasifikacecze
dc.subjectstrojové učenícze
dc.subjectconvolutional neural networkseng
dc.subjectneural networkseng
dc.subjectdata preprocessingeng
dc.subjectintracranial hemorrhageeng
dc.subjectCT imageseng
dc.subjectdefects detectioneng
dc.subjectclassificationeng
dc.subjectmachine learningeng
dc.titleDetekce poruch v CT snímcích pomocí neuronových sítícze
dc.titleDetection of defects in CT images using Neural Networkseng
dc.typebakalářská prácecze
dc.typebachelor thesiseng
dc.contributor.refereeSurynek Pavel
theses.degree.disciplineZnalostní inženýrstvícze
theses.degree.grantorkatedra aplikované matematikycze
theses.degree.programmeInformatika 2009cze


Files in this item





This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record