Deep Learning for MRI data
| Název práce v češtině: | Hluboké učení pro data z magnetické rezonance |
|---|---|
| Název v anglickém jazyce: | Deep Learning for MRI data |
| Klíčová slova: | Alzheimerova choroba, AD, Klasifikace, Hluboké učení, Splitting problem |
| Klíčová slova anglicky: | Alzheimer’s disease, AD, Classification, Deep learning, Splitting problem |
| Akademický rok vypsání: | 2019/2020 |
| Typ práce: | diplomová práce |
| Jazyk práce: | angličtina |
| Ústav: | Katedra teoretické informatiky a matematické logiky (32-KTIML) |
| Vedoucí / školitel: | Mgr. Martin Pilát, Ph.D. |
| Řešitel: | skrytý - zadáno a potvrzeno stud. odd. |
| Datum přihlášení: | 09.12.2019 |
| Datum zadání: | 09.12.2019 |
| Datum potvrzení stud. oddělením: | 02.01.2020 |
| Datum a čas obhajoby: | 14.09.2020 08:30 |
| Datum odevzdání elektronické podoby: | 30.07.2020 |
| Datum odevzdání tištěné podoby: | 30.07.2020 |
| Datum proběhlé obhajoby: | 14.09.2020 |
| Oponenti: | RNDr. Jan Blažek, Ph.D. |
| Zásady pro vypracování |
| Hluboké učení dosáhlo významných úspěchů v mnoha oblastech a stále častěji se používá i ke zpracování medicínských dat, jako jsou například snímky z magnetické rezonance. Cílem v takových případech je na základě těchto snímků automaticky diagnostikovat různé druhy onemocnění.
Student se seznámí s literaturou zabývající se použitím technik hlubokého učení ke zpracování medicínských obrazových dat (např. z magnetické rezonance a výpočetní tomografie). Na základě těchto znalostí navrhne modely pro diagnostiku z těchto dat a ověří jejich vlastnosti a přesnost. |
| Seznam odborné literatury |
| [1] Cuingnet, Rémi, Emilie Gerardin, Jérôme Tessieras, Guillaume Auzias, Stéphane Lehéricy, Marie-Odile Habert, Marie Chupin, Habib Benali, Olivier Colliot, and Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative. "Automatic classification of patients with Alzheimer's disease from structural MRI: a comparison of ten methods using the ADNI database." NeuroImage 56, no. 2 (2011): 766-781.
[2] Gibson, Eli, Wenqi Li, Carole Sudre, Lucas Fidon, Dzhoshkun I. Shakir, Guotai Wang, Zach Eaton-Rosen et al. "NiftyNet: a deep-learning platform for medical imaging." Computer methods and programs in biomedicine 158 (2018): 113-122. [3] Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville. Deep Learning. MIT Press, 2016. ISBN: 978-0-26-203561-3 |