Využití metod hlubokého učení k vytváření realistických medicínských obrazových dat – Bc. Petr Vorlíček
Bc. Petr Vorlíček
Master's thesis
Využití metod hlubokého učení k vytváření realistických medicínských obrazových dat
Usage of deep learning methods to generate realistic medical image data
Anotácia:
Tato práce je zaměřena na možný způsob řešení rozšíření datových souborů používaných ve vývoji systémů na podporu rozhodování v lékařské diagnostice vývojem generativního modelu založeném na hlubokém učení pro vytváření umělých rentgenových snímků hrudníku. Využití generativních modelů, jako jsou generativní soupeřící sítě, variační autoenkodéry a difuzní modely, představuje nový způsob vytváření realistických …viacAbstract:
This work focuses on a possible way to address the extension of datasets used in the development of decision support systems in medical diagnosis by developing a deep learning based generative model for generating artificial chest X-ray images. The use of generative models, such as generative adversarial networks, variational autoencoders and diffusion models, represents a new way of generating realistic …viac
Jazyk práce: Czech
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 2. 4. 2024
Obhajoba závěrečné práce
- Obhajoba proběhla 5. 6. 2024
- Vedúci: doc. Ing. Arnošt Veselý, CSc.
- Oponent: Richard Vágner, externi
Citační záznam
Citace dle ISO 690:
VORLÍČEK, Petr. \textit{Využití metod hlubokého učení k vytváření realistických medicínských obrazových dat}. Online. Diplomová práca. Praha: Česká zemědělská univerzita v Praze, Faculty of Economics and Management. 2024. Dostupné z: https://theses.cz/id/bhugh8/.
Plný text práce
Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:- světu
Jak jinak získat přístup k textu
Instituce archivující a zpřístupňující práci: Česká zemědělská univerzita v Praze, Provozně ekonomická fakultaCzech University of Life Sciences Prague
Faculty of Economics and ManagementMaster programme:
Informatika
Práce na příbuzné téma
-
Using Generative Artificial Intelligence in Marketing
Tomáš Dubač -
Zpracování obrazové informace pro optimální zaostření světelného mikroskopu
Petra Kvašňovská -
Měření geometrických parametrů lidské ruky užitím numerických metod zpracování obrazové informace
Anna Vanžurová -
Zpracování obrazové informace pro optimální zaostření světelného mikroskopu
Petra Kvašňovská -
Numerické metody zpracování obrazové informace pro rekonstrukci povrchu objektu s využitím konfokálního mikroskopu
Barbora Adámková -
Měření průměru extrudovaného vlákna s využitím numerických metod zpracování obrazové informace
Jiří Vostal -
Digitální zpracování obrazové informace
Miroslav Dráb -
Digitální zpracování obrazové informace
Pavel Grubauer
Názov
Vložil
Vložené
Práva