Metode dubokog učenja za segmentaciju zuba u stomatološkim rendgenskim snimkama

master's thesis

• Title (english): Deep Learning Methods for Tooth Segmentation in Dental X-Rays
• Author: Ana Bertić
• Mentor: Marko Subašić (mentor)
• Committee member: Marko Subašić (predsjednik povjerenstva)
• Committee member: Marko Subašić (predsjednik povjerenstva)
• Committee member: Zvonko Kostanjčar (član povjerenstva)
• Committee member: Zvonko Kostanjčar (član povjerenstva)
• Committee member: Tomislav Petković (član povjerenstva)
• Committee member: Tomislav Petković (član povjerenstva)
• Granter: University of Zagreb; Faculty of Electrical Engineering and Computing; Zagreb
• Defense date and country: 2020-02-11, Croatia
• Scientific / art field, discipline and subdiscipline: TECHNICAL SCIENCES; Computing

Abstract

Mreže temeljene na kapsulama pokazuju se kao intuitivnije rješenje za klasifikaciju slika od konvolucijskih neuronskih mreža. Umjesto neurona koriste se tako zvane kapsule. Kapsule su vektori koje detektiraju neki entitet na slici. Njihova duljina je vjerojatnost postojanja objekta, a orijentacija parametri tog objekta poput translacije, rotacije, skaliranja. Pomoću kapsula, mreža čuva parametre instanciranja objekta i hijerarhijske odnose između njih. Treniraju se pomoću algoritma dinamičkog usmjeravanja.
Osim za klasifikaciju mreže se mogu koristiti i za segmentaciju slika.

Abstract (english)

Capsule networks are shown to be more intuitive solution for image classification than convolution neural networks. In these networks, capsules are being used instead of neurons. Capsules are vectors which detect an entity on an image. Its length represents probability of object existance while orientation represents instantiation parameters such as translation, rotation, scaling and so on. Using the capsules, network can preserve hierarchical relations between objects. Capsule Networks are trained using dynamic routing algorithm. Besides for classification, Capsule networks can be used for image segmentation.

• Keywords: računalni vid; neuronska mreža; konvolucija; neuron; kapsula; parametri instanciranja; algoritam dinamičkog usmjeravanja; segmentacija
• Keywords (english): computer vision; neural network; convolution; neuron; capsule; instantiation parameters; dynamic routing algorithm; segmentation
• Language: croatian
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:428215
• Study programme: Title: Computing; Study programme type: university; Study level: graduate; Academic / professional title: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva)
• Type of resource: Text
• File origin: Born digital
• Access conditions: Closed access
• Created on: 2024-10-12 20:05:58