Metode dubokog učenja za klasifikaciju srčanog tkiva iz 3-D medicinskih slika

završni rad

• Naslov (engleski): Deep Learning Methods for Cardiac Tissue Classification From 3-D Medical Images
• Autor: Luka Čulo
• Mentor: Sven Lončarić (mentor)
• Član povjerenstva: Sven Lončarić (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Donik Vršnak (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Franko Šikić (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2024-07-01, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Računarstvo

Sažetak

Ovaj rad opisuje implementacije različitih modela konvolucijskih neuronskih mreža. Navedeni su opći koncepti potpuno povezanih neuronskih mreža, konvolucijskih neuronskih mreža, ulazni podaci, točnije slike presjeka srčanih biopsija i njihove transformacije nad skupovima podataka za treniranje, validaciju i testiranje.
Prolazak testnih podataka kroz napravljene modele neuronskih mreža analizirani su prikazima matrica konfuzije i alatom Grad-CAM. Ovaj rad ubuduće bi mogao poslužiti kao asistencija kardiolozima.

Sažetak (engleski)

This paper describes implementations of different models of convolutional neural networks. The general concepts of fully connected neural networks, convolutional neural networks, input data, specifically images of heart biopsy sections and their transformation over training, validation and testing datasets are presented.
The Passage of the test data through the created models of neural networks were analyzed by displays of confusion matrices and the Grad-CAM tool. This work could serve as an assistance to cardiologists in the future.

• Ključne riječi: neuronske mreže; klasifikacija; CNN; srčana biopsija; stupanj odbacivanja; Grad-CAM; matrica konfuzije
• Ključne riječi (engleski): neural networks; classification; CNN; heart biopsy; rejection rate; Grad-CAM; confusion matrix
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:965095
• Studijski program: Naziv: Računarstvo; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: preddiplomski; Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (univ.bacc.ing.comp.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2024-10-12 20:20:56