prikaz prve stranice dokumenta Usporedba metoda predobrade slika za segmentaciju srčanih komora iz 2D CT slika pomoću U-Net konvolucijske neuronske mreže
  Download
PDF 2.07 MB
master's thesis
Usporedba metoda predobrade slika za segmentaciju srčanih komora iz 2D CT slika pomoću U-Net konvolucijske neuronske mreže
2023. urn:nbn:hr:200:715882
Ćaćić, Daria
Josip Juraj Strossmayer University of Osijek
Faculty of Electrical Engineering, Computer Science and Information Technology Osijek
Department of Software Engineering
Chair of Visual Computing

Cite this document

Ćaćić, D. (2023). Usporedba metoda predobrade slika za segmentaciju srčanih komora iz 2D CT slika pomoću U-Net konvolucijske neuronske mreže (Master's thesis). Osijek: Josip Juraj Strossmayer University of Osijek, Faculty of Electrical Engineering, Computer Science and Information Technology Osijek. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:715882

Ćaćić, Daria. "Usporedba metoda predobrade slika za segmentaciju srčanih komora iz 2D CT slika pomoću U-Net konvolucijske neuronske mreže." Master's thesis, Josip Juraj Strossmayer University of Osijek, Faculty of Electrical Engineering, Computer Science and Information Technology Osijek, 2023. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:715882

Ćaćić, Daria. "Usporedba metoda predobrade slika za segmentaciju srčanih komora iz 2D CT slika pomoću U-Net konvolucijske neuronske mreže." Master's thesis, Josip Juraj Strossmayer University of Osijek, Faculty of Electrical Engineering, Computer Science and Information Technology Osijek, 2023. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:715882

Ćaćić, D. (2023). 'Usporedba metoda predobrade slika za segmentaciju srčanih komora iz 2D CT slika pomoću U-Net konvolucijske neuronske mreže', Master's thesis, Josip Juraj Strossmayer University of Osijek, Faculty of Electrical Engineering, Computer Science and Information Technology Osijek, accessed 27 January 2025, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:715882

Ćaćić D. Usporedba metoda predobrade slika za segmentaciju srčanih komora iz 2D CT slika pomoću U-Net konvolucijske neuronske mreže [Master's thesis]. Osijek: Josip Juraj Strossmayer University of Osijek, Faculty of Electrical Engineering, Computer Science and Information Technology Osijek; 2023 [cited 2025 January 27] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:715882

D. Ćaćić, "Usporedba metoda predobrade slika za segmentaciju srčanih komora iz 2D CT slika pomoću U-Net konvolucijske neuronske mreže", Master's thesis, Josip Juraj Strossmayer University of Osijek, Faculty of Electrical Engineering, Computer Science and Information Technology Osijek, Osijek, 2023. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:715882

Please login to the repository to save this object to your list.
Metadata
TitleUsporedba metoda predobrade slika za segmentaciju srčanih komora iz 2D CT slika pomoću U-Net konvolucijske neuronske mreže
Title (english)Comparison of preprocessing methods for heart chambers segmentation from 2D CT images using 3D U-Net
AuthorDaria Ćaćić
MentorIrena Galić (mentor)
MentorMarija Habijan (sumentor)
Committee memberIrena Galić (član povjerenstva)
Committee memberKrešimir Romić (predsjednik povjerenstva)
Committee memberHrvoje Leventić (član povjerenstva)
GranterJosip Juraj Strossmayer University of Osijek
Faculty of Electrical Engineering, Computer Science and Information Technology Osijek
(Department of Software Engineering)
(Chair of Visual Computing)
Osijek
Defense date and country2023-10-05, Croatia
Scientific / art field,
discipline and subdiscipline		TECHNICAL SCIENCES
Computing
Artificial Intelligence
Abstract
Ovaj rad analizira metode predobrade pri uporabi za segmentaciju medicinskih slika srca dobivenih CT uređajem. Koristi metode promjene kontrasta izjednačavanje histograma, CLAHE, sigmoid correction i contrast stretching te metodu uklanjanja šuma median filter prije treniranja modela pomoću medicinskih slika pretvorenih iz 3D prostora (.nii) u 2D prostor (.jpg) kako bi model bio što točniji. Metoda strojnog učenja je U-net konvolucijska neuronska mreža koja ima veliku primjenu u segmentiranju medicinskih slika. Uz sve navedeno, rad pruža teorijsku osnovu svih korištenih metoda i tehnika te pojašnjava medicinsku pozadinu i uporabu slika. Na kraju rada provodi se analiza utjecaja spomenutih metoda predobrade te komentiraju rezultati.
Abstract (english)
This paper analizes preprocessing methods used in case of medical image segmentation of human heart taken by CT device. It uses contrast enhancement methods izjednačavanje histograma, CLAHE, sigmoid correction and contrast stretching, and uses noise removing median filter before training model using medical images converted from 3D space to 2D space so that model would have higher accuracy. Machine learning method used is U-net convolutional neural network which has big applications in medical image segmentation. With all listed, this paper provides theoretical background of all used methods and tehniques while explaining medical background and image usage. At the end effect of methods is analized and results are commented.
Keywords
Keywords (english)
Languagecroatian
URN:NBNurn:nbn:hr:200:715882
Study programmeTitle: Graduate University Study Programme in Computer Engineering
Study programme type: university
Study level: graduate
Academic / professional title: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva)
Type of resourceText
File originBorn digital
Access conditionsOpen access
Terms of useLicence In copyright icon
Created on2023-10-17 10:18:03