Segmentacija medicinskih slika primjenom dubokog učenja

diplomski rad

• Naslov (engleski): Segmentation of medical images using deep learning
• Autor: Filip Martinović
• Mentor: Tomislav Hrkać (mentor)
• Član povjerenstva: Tomislav Hrkać (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Siniša Šegvić (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Domagoj Jakobović (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2024-09-20, Hrvatska

Sažetak

U ovom radu raspravlja se o problemu segmentacije medicinskih slika na skupu podataka DRIVE. Skup sadrži slike mrežnice oka i segmentacijske maske koje sadrže žile. U radu se opisuju tradicionalne metode obrade slike i suvremene metode dubokog učenja. Na skupu podataka se uči segmentacijski model UNet sa ResNet34 koderom. Uspoređuju se rezultati na originalnom skupu, augmentiranom skupu i skupu na koji je primijenjena CLAHE transformacija.

Sažetak (engleski)

In this paper, the problem of segmentation of medical images is discussed. The dataset used for experiments is DRIVE. The dataset contains retinal images and segmentation masks containing vessels. The paper describes traditional image processing methods and modern deep learning methods. The segmentation model UNet with the ResNet34 encoder is trained on the dataset. The results on the original dataset, the augmented dataset and the dataset with CLAHE transformation applied are compared.

• Ključne riječi: segmentacija slike; obrada medicinskih slika; duboko učenje
• Ključne riječi (engleski): image segmentation; medical images processing; deep learning
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:123728
• Studijski program: Naziv: Računarstvo; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: diplomski; Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2024-10-12 21:29:10