Detection of malignant melanoma in histological sample using deep neural networks
| Thesis title in Czech: | Detekce maligního melanomu v histologickém preparátu pomocí hlubokých neuronových sítí |
|---|---|
| Thesis title in English: | Detection of malignant melanoma in histological sample using deep neural networks |
| Key words: | maligní melanom, analýza digitálního obrazu, hluboké učení |
| English key words: | malignant melanoma, digital image analysis, deep learning |
| Academic year of topic announcement: | 2016/2017 |
| Thesis type: | Bachelor's thesis |
| Thesis language: | angličtina |
| Department: | Department of Software Engineering (32-KSI) |
| Supervisor: | doc. RNDr. Jakub Lokoč, Ph.D. |
| Author: | hidden - assigned and confirmed by the Study Dept. |
| Date of registration: | 21.02.2017 |
| Date of assignment: | 22.02.2017 |
| Confirmed by Study dept. on: | 08.03.2017 |
| Date and time of defence: | 20.06.2017 00:00 |
| Date of electronic submission: | 18.05.2017 |
| Date of submission of printed version: | 18.05.2017 |
| Date of proceeded defence: | 20.06.2017 |
| Opponents: | RNDr. Milan Straka, Ph.D. |
| Guidelines |
| Předmětem práce bude zpracování digitalizovaných obrázků histologických preparátů a navržení vhodné metody trénování klasifikace oblastí s výskytem maligního melanomu. Autor práce provede srovnání několika typů architektur hlubokých neuronových sítí, které pro daná data vhodně natrénuje. Dále vytvoří aplikaci, která zanalyzuje zadaný nový vstupní obrázek a vhodným způsobem vybarví oblasti v závislosti na výstupu klasifikátoru. |
| References |
| Patch-based Convolutional Neural Network for Whole Slide Tissue Image Classification. Hou L. et al. Proc IEEE Comput Soc Conf Comput Vis Pattern Recognit. 2016 Jun-Jul; 2016: 2424–2433
A Deep Convolutional Neural Network for segmenting and classifying epithelial and stromal regions in histopathological images. Xu J. et al. Neurocomputing 191 (2016) 214–223 ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks. Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, Geoffrey E. Hinton. NIPS 2012: 1106-1114 Deep Residual Learning for Image Recognition. He K. et al. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2016 |