Odhad nejistoty predikce neuronových sítí pro segmentaci parenchymatózních orgánů

Kříž, Antonín

Odhad nejistoty predikce neuronových sítí pro segmentaci parenchymatózních orgánů

dc.contributor.advisor	Hácha Filip, Ing.	cs
dc.contributor.author	Kříž, Antonín	cs
dc.contributor.referee	Vítová Natálie, Ing. M.Sc.	cs
dc.date.accepted	2024-08-27
dc.date.accessioned	2025-03-13T16:02:38Z
dc.date.available	2023-10-02
dc.date.available	2025-03-13T16:02:38Z
dc.date.issued	2024-05-02
dc.date.submitted	2024-05-02
dc.description.abstract	Tato bakalářská práce zkoumá různé přístupy k odhadu nejistoty při segmentaci medicínských snímků pomocí umělých konvolučních neuronových sítí. Teoretická část práce se zaměřuje na principy umělých neuronových sítí, konvolučních sítí a metody odhadu nejistoty. Praktická část práce porovnává tyto metody na volně dostupných datasetech medicínských snímků.	cs
dc.description.abstract-translated	This bachelor thesis investigates dierent approaches to uncertainty estimation in medical image segmentation using articial convolutional neural networks. The theoretical part of the thesis focuses on the principles of articial neural networks, convolutional networks and uncertainty estimation methods. The practical part of the thesis compares these methods on freely available medical image datasets.	en
dc.description.department	Katedra informatiky a výpočetní techniky	cs
dc.description.result	Obhájeno	cs
dc.format	46
dc.identifier	96955
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11025/58609
dc.language.iso	cs
dc.publisher	Západočeská univerzita v Plzni	cs
dc.rights	Plný text práce je přístupný bez omezení	cs
dc.rights.access	openAccess	cs
dc.subject	segmentace	cs
dc.subject	odhad nejistoty	cs
dc.subject	neuronová síť	cs
dc.subject	umělá inteligence	cs
dc.subject	U-Net	cs
dc.subject.translated	segmentation	en
dc.subject.translated	uncertainty estimation	en
dc.subject.translated	neural network	en
dc.subject.translated	artificial intelligence	en
dc.subject.translated	U-Net	en
dc.thesis.degree-grantor	Západočeská univerzita v Plzni. Fakulta aplikovaných věd	cs
dc.thesis.degree-level	Bakalářský	cs
dc.thesis.degree-name	Bc.	cs
dc.thesis.degree-program	Informatika a výpočetní technika	cs
dc.title	Odhad nejistoty predikce neuronových sítí pro segmentaci parenchymatózních orgánů	cs
dc.title.alternative	Prediction uncertainty estimation of neural networks for parenchymal organ segmentation	en
dc.type	bakalářská práce	cs
local.files.count	6	*
local.files.size	356954895	*
local.has.files	yes	*
local.relation.IS	https://portal.zcu.cz/StagPortletsJSR168/CleanUrl?urlid=prohlizeni-prace-detail&praceIdno=96955