Detail publikace

Vícetřídá segmentace 3D skenů magnetické rezonance pomocí strojového učení

SLUNSKÝ, T.

Originální název

Vícetřídá segmentace 3D skenů magnetické rezonance pomocí strojového učení

Český název

Vícetřídá segmentace 3D skenů magnetické rezonance pomocí strojového učení

Typ

článek v časopise - ostatní, Jost

Jazyk

cs

Originální abstrakt

Následující práce se zabývá segmentací obrazu do více tříd pomocí konvolučních neuronových sítí. Text shrnuje úvod do problematiky segmentace obrazu, kde jsou popsány základní principy fungování neuronových sítí a je přiblížen současný vývoj strojového učení. Pro segmentaci obrazu je zvolena a podrobněji popsána architektura U-Net, která byla aplikována na dataset medicínských dat. Dále je tu popsán postup zpracování trojrozměrných dat, jejich předzpracování a metody, jakými byla provedena celá vícetřídá segmentace. Práce srovnává dvojici metod, jakými lze segmentaci provést. Vybrané metody podrobněji vyhodnocuje a zasazuje do širšího kontextu.

Český abstrakt

Následující práce se zabývá segmentací obrazu do více tříd pomocí konvolučních neuronových sítí. Text shrnuje úvod do problematiky segmentace obrazu, kde jsou popsány základní principy fungování neuronových sítí a je přiblížen současný vývoj strojového učení. Pro segmentaci obrazu je zvolena a podrobněji popsána architektura U-Net, která byla aplikována na dataset medicínských dat. Dále je tu popsán postup zpracování trojrozměrných dat, jejich předzpracování a metody, jakými byla provedena celá vícetřídá segmentace. Práce srovnává dvojici metod, jakými lze segmentaci provést. Vybrané metody podrobněji vyhodnocuje a zasazuje do širšího kontextu.

Klíčová slova

hluboké učení, konvoluční neuronové sítě, segmentace obrazu, strojové učení, neuronová síť, umělá inteligence, vícetřídá segmentace obrazu

Vydáno

30.04.2020

ISSN

1213-1539

Periodikum

Elektrorevue - Internetový časopis (http://www.elektrorevue.cz)

Ročník

22

Číslo

2

Stát

CZ

Strany od

58

Strany do

66

Strany počet

9

URL

http://www.elektrorevue.cz/cz/clanky/informacni-technologie/0/vicetrida-segmentace-3d-skenu-magneticke-rezonance-pomoci-strojoveho-uceni--multiclass-segmentation-of-magnetic-resonance-data-using-machine-learning-/

Dokumenty

BibTex 


@article{BUT164327,
  author="Tomáš {Slunský}",
  title="Vícetřídá segmentace 3D skenů magnetické rezonance pomocí strojového učení",
  annote="Následující práce se zabývá segmentací obrazu do více tříd pomocí konvolučních neuronových sítí. Text shrnuje úvod do problematiky segmentace obrazu, kde jsou popsány základní principy fungování   neuronových sítí a je přiblížen současný vývoj strojového učení. Pro segmentaci obrazu je zvolena a podrobněji popsána architektura U-Net, která byla aplikována na dataset medicínských dat. Dále je tu popsán postup zpracování trojrozměrných dat, jejich předzpracování a metody, jakými byla provedena celá vícetřídá segmentace. Práce srovnává dvojici metod, jakými lze segmentaci provést. Vybrané metody podrobněji vyhodnocuje a zasazuje do širšího kontextu.",
  chapter="164327",
  howpublished="online",
  number="2",
  volume="22",
  year="2020",
  month="april",
  pages="58--66",
  type="journal article - other"
}