Analiza stomatoloških rendgenskih slika pomoću dubokog učenja

undergraduate thesis

• Title (english): Analysis of Dental X-ray Images Using Deep Learning Methods
• Author: Toma Sikora
• Mentor: Marko Subašić (mentor)
• Committee member: Marko Subašić (predsjednik povjerenstva)
• Committee member: Karlo Koščević (član povjerenstva)
• Committee member: Denis Milošević (član povjerenstva)
• Granter: University of Zagreb; Faculty of Electrical Engineering and Computing; Zagreb
• Defense date and country: 2020-07-09, Croatia
• Scientific / art field, discipline and subdiscipline: TECHNICAL SCIENCES; Computing

Abstract

Modeli dubokog učenja danas se primjenjuju na većini područja čovjekova života. Osim raznih vrsta asistencije u svakodnevnom životu, ispituje se i njihova vrijednost kao profesionalnih alata. Jedna od struka na koje primjena dubokog učenja može imati pozitivan utjecaj je dentalna forenzika. Ovaj rad bavi se analizom stomatoloških rendgenskih slika uz pomoć metoda dubokog učenja. U sklopu ovog rada, ispituje se primjena konvolucijskih i predtrenirannih neuronskih mreža na probleme klasifikacije spola i regresije dobi osobe kojoj pripada slika. Također, i¬spituje se i utjecaj metoda manipulacije podacima kao što su stratifikacija i augmentacija slika na performanse mreže.

Abstract (english)

Nowadays, deep learning methods are being used in nearly every aspect of human life. Besides various sorts of everyday assistance, their use as a professional tool is the subject of many studies. One of the professions which could potentially benefit from their use is dental forensics. This thesis focuses on the analysis of dental X-ray images using deep learning methods. It studies the application of convolutional and pretrained neural networks to solve the problem of gender classification and age regression based on the dental X-ray image. Furthermore, it studies the effect several data manipulation methods such as data stratification and data augmentation have on the results.

• Keywords: duboko učenje; računalni vid; konvolucija; predtrenirane mreže; stratifikacija; augmentacija
• Keywords (english): deep learning; computer vision; convolution; pretrained networks; data stratification; data augmentation
• Language: croatian
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:568791
• Study programme: Title: Computing; Study programme type: university; Study level: undergraduate; Academic / professional title: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva)
• Type of resource: Text
• File origin: Born digital
• Access conditions: Closed access
• Created on: 2023-01-13 16:04:23