Full metadata record
DC poleHodnotaJazyk
dc.contributor.advisorJiřík Miroslav, Ing. Ph.D.
dc.contributor.authorYeremenko, Bohdan
dc.contributor.refereeZítka Tomáš, Mgr.
dc.date.accepted2023-8-30
dc.date.accessioned2024-01-08T23:11:19Z-
dc.date.available2022-8-30
dc.date.available2024-01-08T23:11:19Z-
dc.date.issued2023
dc.date.submitted2023-8-14
dc.identifier93804
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11025/55047-
dc.description.abstractTato bakalářská práce se zabývá možností aplikace hlubokých neuronových sítí v medicinských úlohách, konkrétně úlohou segmentace parenchymatózních orgánů břišní dutiny prasete domácího. Pro realizaci jsme využili framework detectron2 založenou na architektuře Mask R-CNN. V práci jsou popsány technologie používané pro strojové zpracování obrazu. Důležitou částí práce je popis konvolučních neuronových sítí určených pro zpracování obrazu. Hlavní část práce se věnuje popisu Mask R-CNN a detectron2, a to prostřednictvím analýzy výsledku trénování této sítě na medicínských datech. Na závěr je uvedeno rozhodnutí, je-li síť vhodná pro využití v praxi.cs
dc.format50
dc.language.isocs
dc.publisherZápadočeská univerzita v Plzni
dc.rightsPlný text práce je přístupný bez omezení
dc.subjectumělá inteligencecs
dc.subjectneuronová síťcs
dc.subjectsegmentace parenchymatózních orgánůcs
dc.subjectdetectron2cs
dc.subjectu-netcs
dc.subjectvýpočetní tomografie.cs
dc.titleVyužití hlubokých neuronových sítí pro segmentaci parenchymatózních orgánů břišní dutiny prasete domácíhocs
dc.title.alternativeUse of deep neural networks for segmentation of parenchymatous organs of the abdominal cavity of domestic pigsen
dc.typebakalářská práce
dc.thesis.degree-nameBc.
dc.thesis.degree-levelBakalářský
dc.thesis.degree-grantorZápadočeská univerzita v Plzni. Fakulta aplikovaných věd
dc.thesis.degree-programAplikované vědy a informatika
dc.description.resultObhájeno
dc.description.abstract-translatedThis work deals with the possibility of applying deep neural networks in medical tasks, especially in the segmentation of parenchymatous organs of the abdominal cavity of the domestic pig. For this, we used "detectron2", which is based on "Mask R-CNN". In this work we described technology, which is used for digital image processing. Important part of this work is description of Convolutional Neural Networks and their usage for working with digital images. Main part describes "Mask R-CNN", "detectron2" and analyzes results of our training on medical dataset. In conclusion we gave a decision about the network (whether it is useful for practice).en
dc.subject.translatedartificial intelligenceen
dc.subject.translatedneural networken
dc.subject.translatedsegmentation of parenchymal organsen
dc.subject.translateddetectron2en
dc.subject.translatedu-neten
dc.subject.translatedcomputed tomography.en
Vyskytuje se v kolekcích:Bakalářské práce / Bachelor´s works (KKY)

Soubory připojené k záznamu:
Soubor Popis VelikostFormát 
Yeremenko_BP.pdfPlný text práce2,7 MBAdobe PDFZobrazit/otevřít
PosudekVedoucihoSTAG.pdfPosudek vedoucího práce60,36 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít
PosudekOponentaSTAG.pdfPosudek oponenta práce62,17 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít
Yeremenko.pdfPrůběh obhajoby práce50,77 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít
Zobrazit minimální záznam Zobrazit statistiky


Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam: http://hdl.handle.net/11025/55047

Všechny záznamy v DSpace jsou chráněny autorskými právy, všechna práva vyhrazena.

hledání
navigace
  1. DSpace at University of West Bohemia
  2. Vysokoškolské kvalifikační práce / Theses
  3. Fakulta aplikovaných věd / Faculty of Applied Sciences
  4. Katedra kybernetiky / Department of Cybernetics
  5. Bakalářské práce / Bachelor´s works (KKY)