| Název: | Lokalizace jaterních lézí v CT snímcích |
| Další názvy: | Localization of liver lesions in CT images |
| Autoři: | Bulka, Miroslav |
| Vedoucí práce/školitel: | Ryba Tomáš, Ing. |
| Oponent: | Gruber Ivan, Ing. |
| Datum vydání: | 2018 |
| Nakladatel: | Západočeská univerzita v Plzni |
| Typ dokumentu: | diplomová práce |
| URI: | http://hdl.handle.net/11025/31765 |
| Klíčová slova: | histogram orientovaných gradientů;klasifikátor s podpůrnými vektory;konvoluční neuronové sítě;dekonvoluční síť;sémantická segmentace. |
| Klíčová slova v dalším jazyce: | histogram of oriented gradients;support vector machines;convolutional neural networks;deconvolution network;semantic segmentation. |
| Abstrakt: | Cílem této práce je využít získaných znalostí z oblasti počítačového vidění a strojového učení k navržení metody pro automatickou lokalizaci jaterních lézí v CT snímcích. V této práci jsou navrženy dva přístupy jako řešení tohoto problému. První je založen na generování ohraničujících obdélníků, v nichž se nacházejí léze, s využitím HoG extraktoru a klasifikátoru SVM. Druhý přístup využívá konvoluční neuronové sítě pro sémantickou segmentaci jaterních lézí. Pro oba přístupy je vybrán nejlepší vyhodnocený model a nakonec jsou oba nejlepší modely mezi sebou porovnány. Na závěr jsou zmíněna dvě možná vylepšení do budoucna a uveden jeden příklad využití v praxi. |
| Abstrakt v dalším jazyce: | The aim of this work is to use acquired knowledge of computer vision and machine learning to design a method for automatic localization of liver lesions in CT images. In this work two different approaches are proposed as a solution of this issue. The first one is based on generating of bounding boxes in which the lesions are present using HoG as a feature extractor and SVM as a classifier. The second approach uses convolutional neural networks for semantic segmentation of liver lesions. For both approaches the model with the best evaluated configuration is selected. Finally, both best models are compared with each other. At the end, two possible improvements to the future and one example of use in practice are mentioned. |
| Práva: | Plný text práce je přístupný bez omezení. |
| Vyskytuje se v kolekcích: | Diplomové práce / Theses (KKY) |
Soubory připojené k záznamu:
| Soubor | Popis | Velikost | Formát | |
|---|---|---|---|---|
| Bulka - Diplomova prace.pdf | Plný text práce | 9,33 MB | Adobe PDF | Zobrazit/otevřít |
| bulka-v.pdf | Posudek vedoucího práce | 630,15 kB | Adobe PDF | Zobrazit/otevřít |
| bulka-o.pdf | Posudek oponenta práce | 561,87 kB | Adobe PDF | Zobrazit/otevřít |
| bulka-p.pdf | Průběh obhajoby práce | 363,43 kB | Adobe PDF | Zobrazit/otevřít |
Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam:
http://hdl.handle.net/11025/31765Všechny záznamy v DSpace jsou chráněny autorskými právy, všechna práva vyhrazena.