Bc. Adam Ostruszka
Diplomová práce
Hluboké učení v radiologii
Deep Learning in Radiology
Anotace:
Tato práce zkoumá současný stav a možnosti využití hlubokého učení v diagnostické radiologii, konkrétně klasifikaci dvourozměrných snímků pomocí konvolučních neuronových sítí. Práce jednak přináší shrnutí aktuálního stavu vývoje v této oblasti ve vědě i klinické praxi a jednak ověřuje možnosti nasazení světově nejběžnějších technologií na reálném a smysluplném příkladu klasifikace onemocnění na rentgenových …více
Jazyk práce: čeština
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 13. 5. 2020
Identifikátor:
http://evskp.uhk.cz/eM6275
Obhajoba závěrečné práce
- Obhajoba proběhla 26. 5. 2020
- Vedoucí: Ing. Karel Mls, Ph.D.
- Oponent: prof. RNDr. Peter Mikulecký, Ph.D.
Plný text práce
Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:- Soubory jsou od 28. 5. 2020 dostupné: světu
Jak jinak získat přístup k textu
Instituce archivující a zpřístupňující práci: Univerzita Hradec KrálovéUniverzita Hradec Králové
Fakulta informatiky a managementuMagisterský studijní program / obor:
Aplikovaná informatika / Aplikovaná informatika
Práce na příbuzné téma
-
Vytvoření centra pro nemocné s revmatoidní a psoriatickou artritidou
Veronika ŠTOKROVÁ -
Možnosti fyzioterapeutických postupů u psoriatické artritidy
Martina DROBNÁ -
Strojové učení s využitím metody transfer learning
Jan Štol -
Modelování hudební transkripce pomocí hlubokého učení: návrh, konstrukce a validace modelu na principu rekurentní neuronové sítě
Daniel Kvak -
Hluboké neuronové sítě a jejich použití
Jakub Sadílek -
Hluboké neuronové sítě pro posilované učení
Tomáš Ludvík -
Hluboké neuronové sítě pro posilované učení
Václav Košák -
Hluboké neuronové sítě pro posilované učení v realtimové strategii
Marco Barilla
Název
Vložil
Vloženo
Práva