Jan Patschka
Diplomová práce
Analýza biomedicínských dat
Biomedical Data Analysis
Anotace:
Tato diplomová práce se zabývá zkoumáním možností analýzy biomedicínských dat pomocí hlubokých neuronových sítí. Cílem práce bylo navrhnout, implementovat a poté i analyzovat model strojového učení pro analýzu dat získaných z biomedicínských senzorů. Pro vývoj modelu byla použita platforma TensorFlow, která byla jako součást práce podrobně studována a využita v programovacím jazyce C++. Pro analýzu …víceAbstract:
This thesis explores the possibilities of analysing biomedical data using deep neural networks. The focus of the thesis was to design, implement and then analyse a machine learning model for analysing data obtained from biomedical sensors. The TensorFlow platform was used to develop the model and also studied in detail as part of the work and used in the C++ programming language. For the analysis, …více
Jazyk práce: čeština
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 30. 4. 2022
Identifikátor:
http://hdl.handle.net/10084/147580
Obhajoba závěrečné práce
- Obhajoba proběhla 1. 6. 2022
- Vedoucí: Petr Gajdoš
- Oponent: Michal Radecký
Citační záznam
Plný text práce
Právo: Plné texty vysokoškolských kvalifikačních prací obhájených na Vysoké škole báňské - Technické univerzitě Ostrava jsou uloženy v repozitáři DSpace. Přístup k plným textům mají všichni uživatelé bez omezení. Přístup je omezen pouze ve výjimečných případech, zpravidla z důvodu ochrany duševního vlastnictví. Nepřístupné práce jsou označeny jako closedAccess nebo embargoedAccess. Tištěné verze prácí jsou uloženy v Ústřední knihovně VŠB-TUO a jsou prezenčně přístupné ve studovně diplomových prací. Další nakládání s prací (kopírování, opisy, MVS)se řídí Knihovní a výpůjčním řádem Ústřední knihovny VŠB-TUO.
Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:- autentizovaným zaměstnancům ze stejné školy/fakulty
Jak jinak získat přístup k textu
Instituce archivující a zpřístupňující práci: VŠB – Technická univerzita OstravaVŠB – Technická univerzita Ostrava
Fakulta elektrotechniky a informatikyMagisterský studijní program / obor:
Informační a komunikační technologie / Informatika a výpočetní technika
Práce na příbuzné téma
-
Automatic Recognition of User Interface States Using Convolutional Neural Networks
Klára Petrovičová -
Modelling small-RNA binding using Convolutional Neural Networks
Eva Klimentová -
Visualization of hidden layers in convolutional neural networks
Jakub Hruška -
Segmentation of Dense Cell Populations using Convolutional Neural Networks
Filip Lux -
Interpretation techniques for deep neural networks in digital histopathology
Martin Krebs -
Tomographic back-projection of either sparse or low-quality projection views, based on convolutional neural networks (CNN)
Payal JAIN -
Použití konvoluční neuronové sítě pro klasifikaci snímků ptačího peří
Kateřina Zárybnická -
Jak zmást konvoluční neuronové síte?
Erik Daniel MURGAŠ