Biomedical Image Analysis using Deep Neural Networks – Matúš Hromuľák
Matúš Hromuľák
Bachelor's thesis
Biomedical Image Analysis using Deep Neural Networks
Biomedical Image Analysis using Deep Neural Networks
Anotácia:
Využívanie strojového učenia je v dnešních dňoch veľmi rozšírené a stále nové využitia sú postupne objavované. Jedno z prominentných paradigmat v strojovom videní sú konvolučné neurónové siete (CNN). Účelom tejto práce je priblížiť témy strojového učenia, konvolučných neurónových sietí a otestovať a vyhodnotiť experimentálne architektúry konvolučných neurónových sietí na obrazoch funkčnej magnetickej …viacAbstract:
The use of machine learning is very prevalent now-days and more new applications are continuously discovered. One of the prominent paradigms in computer vision are Convolutional Neural Networks (CNN). The purpose of this thesis is to introduce the topics of machine learning, convolutional neural networks and to test and evaluate experimental deep neural network architectures on functional Magnetic …viac
Jazyk práce: English
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 30. 4. 2018
Identifikátor:
http://hdl.handle.net/10084/128367
Obhajoba závěrečné práce
- Obhajoba proběhla 30. 5. 2018
- Vedúci: Sebastian Basterrech Tiscordio
- Oponent: Pavel Krömer
Citační záznam
Citace dle ISO 690:
HROMUĽÁK, Matúš. \textit{Biomedical Image Analysis using Deep Neural Networks}. Online. Bakalárska práca. Ostrava: Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava, Fakulta elektrotechniky a informatiky. 2018. Dostupné z: https://theses.cz/id/kokoov/.
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 - Technical University of Ostrava
Fakulta elektrotechniky a informatikyBachelor programme / odbor:
Informační a komunikační technologie / Informatika a výpočetní technika
Práce na příbuzné téma
-
Explaining convolutional neural network using clustering methods
Adam Bajger -
Modelling small-RNA binding using Convolutional Neural Networks
Eva Klimentová -
Fast Anisotropic Filtering and Performance Evaluation Tool for Optical Flow in Biomedical Image Analysis
Vladimír Ulman -
Segmentation and Tracking of Organoids in Brightfield Microscopy Image Data
Lucia Dupkaničová -
Improving Generalization of Deep Convolutional Neural Networks for Acoustic Scene Classification
Fabian PAISCHER -
Effect of non-invasive brain stimulation on changes in brain plasticity (rTMS / tDCS - fMRI human study)
Monika Pupíková -
Evaluating the effect of therapy in patients with Parkinson's disease using functional Magnetic Resonance Imaging: pharmaco-fMRI
Martina Mračková -
Optimalizace metod zpracování fMRI dat pro zvýšení validity analýz konektivity
Marek Bartoň