Generativne suparničke mreže za dodavanje i uklanjanje gipsa s RTG slika ruke (CROSBI ID 433904)
Ocjenski rad | diplomski rad
Podaci o odgovornosti
Žužić, Ivana
Štajduhar, Ivan
Hržić, Franko
hrvatski
Generativne suparničke mreže za dodavanje i uklanjanje gipsa s RTG slika ruke
Ovaj diplomski rad daje pregled korištenja generativnih suparničkih mreža u području slika za medicinsku dijagnostiku i nudi metodu dodavanja i micanja gipsa s RTG-slika ruku pomoću CycleGAN-a. Nekoliko CycleGAN modela s razlikama u arhitekturi isprobana su i uspoređena prema postignutoj distribuciji boja i procijenjeni od strane iskusnog radiologa. Rezultati su pokazali da je CycleGAN koji koristi U-Net za stvaranje slika veličine 512x512 najkorisniji za radiologa i ima najbližu distribuciju boja originalnoj distribuciji.
Slike za medicinsku dijagnostiku ; Generativne suparničke mreže ; Učenje prijenosom znanja ; Duboko učenje ; Učenje bez nadzora
nije evidentirano
engleski
Generative adversarial networks for adding and removing casts from hand X-ray images
nije evidentirano
Medical diagnostic imaging ; Generative adversarial networks ; Transfer learning ; Deep learning ; Unsupervised learning
nije evidentirano
Podaci o izdanju
67
14.07.2020.
obranjeno
Podaci o ustanovi koja je dodijelila akademski stupanj
Tehnički fakultet, Rijeka
Rijeka
