prikaz prve stranice dokumenta Segmentacija lijevog atrija iz LGE MRI pomoću konvolucijske neuronske mreže
  Preuzmi
PDF 1.1 MB
diplomski rad
Segmentacija lijevog atrija iz LGE MRI pomoću konvolucijske neuronske mreže
2020. urn:nbn:hr:200:249084
Topić, Tamara
Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku
Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek
Zavod za programsko inženjerstvo
Katedra za vizualno računarstvo

Citirajte ovaj rad

Topić, T. (2020). Segmentacija lijevog atrija iz LGE MRI pomoću konvolucijske neuronske mreže (Diplomski rad). Osijek: Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:249084

Topić, Tamara. "Segmentacija lijevog atrija iz LGE MRI pomoću konvolucijske neuronske mreže." Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, 2020. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:249084

Topić, Tamara. "Segmentacija lijevog atrija iz LGE MRI pomoću konvolucijske neuronske mreže." Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, 2020. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:249084

Topić, T. (2020). 'Segmentacija lijevog atrija iz LGE MRI pomoću konvolucijske neuronske mreže', Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, citirano: 18.04.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:249084

Topić T. Segmentacija lijevog atrija iz LGE MRI pomoću konvolucijske neuronske mreže [Diplomski rad]. Osijek: Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek; 2020 [pristupljeno 18.04.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:249084

T. Topić, "Segmentacija lijevog atrija iz LGE MRI pomoću konvolucijske neuronske mreže", Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, Osijek, 2020. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:249084

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:249084
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovSegmentacija lijevog atrija iz LGE MRI pomoću konvolucijske neuronske mreže
Naslov (engleski)Left atrial segmentation from LGE MRI using a convolutional neural network
AutorTamara Topić
MentorIrena Galić (mentor)
Član povjerenstvaIrena Galić (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaMirko Köhler (član povjerenstva)
Član povjerenstvaHrvoje Leventić (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku
Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek
(Zavod za programsko inženjerstvo)
(Katedra za vizualno računarstvo)
Osijek
Datum i država obrane2020-09-18, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Umjetna inteligencija
Sažetak
Segmentacija dijelova srca iz kasno postkontrastno snimljenih slika magnetne rezonance (LGE MRI) predstavlja važan dio svakodnevne medicinske prakse kako bi se pravilno identificirala fibroza miokarda te drugih bolesti srca i kardiovaskularnog sustava. Međutim, automatska segmentacija i dalje predstavlja veliki izazov zbog heterogene raspodjele intenziteta i nejasnih granica između dijelova srca. U ovom radu predstavljena je automatska metoda segmentacije lijevog atrija iz trodimenzionalnih (3D) LGE MRI slika temeljena na dubokom učenju. Segmentacija lijevog atrija izvedena je pomoću konvolucijske neuronske mreže korištenjem U – Net modela. U-Net model treniran je pomoću izrazito malog skupa podataka od 6 3D LGE MRI slika. Unatoč tome, uspješno je ostvaren dice koeficijent od 0.67. Prema tome, u radu je pokazano da originalna U-Net arhitektura može ostvariti uspješan rezultat za segmentaciju lijevog atrija iz LGE-MRI slika upotrebom malenog broja podataka za učenje mreže.
Sažetak (engleski)
Segmentation of the heart chambers from late gadolinium enhancement magnetic resonance images (LGE MRI) is an important part of everyday medical practice. It allows proper identification of myocardial fibrosis and other various heart and cardiovascular system diseases and conditions. However, automatic segmentation remains a major challenge due to the heterogeneous distribution of intensities and blurred boundaries between parts of the heart. This paper presents an automatic left atrial segmentation method from three-dimensional (3D) LGE MRI images based on deep learning. Left atrial segmentation was performed using a convolutional neural network using the U - Net model. The U-Net model was trained using an extremely small data set of 6 3D LGE MRI images. Despite this, a dice coefficient of 0.67 was successfully achieved. Therefore, the paper shows that the original U-Net architecture can successfully segmentation the left atrium from LGE-MRI images using a small amount of data for network learning.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:200:249084
Studijski programNaziv: Elektrotehnika; smjerovi: Komunikacije i informatika, Elektroenergetika
Smjer: Komunikacije i informatika
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka elektrotehnike (mag.ing.el.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaOtvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2020-11-20 09:13:09