Bakalářská práce v oboru Informatika (Bc).
V oblasti segmentace medicínských dat, jako jsou například snímky výpočetní tomografie existuje celá řada metod. Většina těch novějších je založena na použití konvolučních neuronových sítí. Při predikci neuronovou sítí je možné s použitím dostupných metod odhadnout nejistotu predikce pro daná data. Cílem této práce je pokusit se aplikovat znalost nejistoty predikce neuronovou sítí pro zlepšení finální kvality segmentace s využitím vhodného algoritmu pro úpravu povrchu. Orientační schématické znázornění je uvedeno v příloze.
Předběžné zadání práce:
- Seznamte se s některou z aktuálně používaných architektur umělých konvolučních neuronových sítí pro segmentaci orgánů z CT snímků.
- Modifikujte vybranou metodu tak, aby umožňovala lokální odhad nejistoty predikce.
- Navrhněte a implementujte postup pro využití znalosti prediktivní nejistoty ke zlepšení kvality segmentace dané neuronové sítě.
- Experimentálně ověřte vlastnosti navržené metody porovnáním výsledků na datasetu pro segmentaci jater s referenční neuronovou sítí.
Ke správnému výběru a zprovoznění vhodné neuronové sítě dopomůže studentovi vedoucí práce. Dále poskytne potřebná data pro experimenty.
Podrobnosti: https://home.zcu.cz/~hachaf/zadani_bp/diagram.svg
Téma vypsal: Ing. Filip Hácha (UN 359)
Vypsáno pro akademický rok 2022/2023 dne: 2022-03-23
Toto téma je sice volné, ale protože bylo vypsáno pro akademický rok 2022/2023, tak ho již nelze rezervovat. Pro případné bližší informace kontaktujte osobu, která téma vypsala.
