Detekce klíčových událostí během chirurgického šití z videa pomocí metod strojového učení

Show simple item record
dc.contributor.advisorJiřík Miroslav, Ing. Ph.D.cs
dc.contributor.authorKrál, Davidcs
dc.contributor.refereeGruber Ivan, Ing. Ph.D.cs
dc.date.accepted2025-06-18
dc.date.accessioned2026-02-20T23:23:07Z
dc.date.available2024-10-15
dc.date.available2026-02-20T23:23:07Z
dc.date.issued2025-05-19
dc.date.submitted2025-05-19
dc.description.abstractTato bakalářská práce se zabývá využitím metod strojového učení pro detekci a klasifikaci klíčových akcí ve videích chirurgického šití. Cílem je podpořit automatizované vyhodnocování výkonu v rámci online kurzu vedeného profesorkou Utou Dahmen (Universitätsklinikum Jena).<br>Pomocí nástroje CVAT byly vytvořeny datasety pro detekci objektů, klasifikaci snímků a klasifikaci videosekvencí. Práce porovnává modely založené na YOLO11 a vlastní 3D konvoluční sítě. Výsledky ukazují, že předtrénované YOLO modely dosahují lepších výsledků díky propracované architektuře, větším trénovacím datům a vyššímu rozlišení vstupů.cs
dc.description.abstract-translatedThis bachelor thesis explores machine learning methods for detecting and classifying key events in surgical suturing videos, with the aim of supporting automated evaluation in an online course led by Professor Uta Dahmen (Universitätsklinikum Jena). Using the CVAT tool, datasets were created for three tasks: object detection, image classification, and video sequence classification.<br>The thesis compares YOLO11-based models and custom 3D convolutional networks. Results show that pretrained YOLO models outperform custom 3D CNNs due to their architectural complexity, training on large datasets, and higher input resolution.en
dc.description.departmentKatedra kybernetikycs
dc.description.resultObhájenocs
dc.format45 s
dc.identifier100383
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11025/66340
dc.language.isocs
dc.publisherZápadočeská univerzita v Plznics
dc.rightsPlný text práce je přístupný bez omezenícs
dc.rights.accessopenAccesscs
dc.subjectdetekce akcícs
dc.subjectchirurgické šitícs
dc.subjectkonvoluční sítěcs
dc.subjectstrojové učenícs
dc.subjectklasifikace akcícs
dc.subjectpočítačové viděnícs
dc.subjectYOLOcs
dc.subject.translatedaction detectionen
dc.subject.translatedsurgical suturingen
dc.subject.translatedconvolutional neural networksen
dc.subject.translatedmachine learningen
dc.subject.translatedaction classificationen
dc.subject.translatedcomputer visionen
dc.subject.translatedYOLOen
dc.thesis.degree-grantorZápadočeská univerzita v Plzni. Fakulta aplikovaných vědcs
dc.thesis.degree-levelBakalářskýcs
dc.thesis.degree-nameBc.cs
dc.thesis.degree-programKybernetika a řídicí technikacs
dc.titleDetekce klíčových událostí během chirurgického šití z videa pomocí metod strojového učenícs
dc.title.alternativeDetection of Key Events in Surgical Suturing from Video Using Machine Learning Methodsen
dc.typebakalářská prácecs
local.files.count4*
local.files.size5655383*
local.has.filesyes*
local.relation.IShttps://portal.zcu.cz/StagPortletsJSR168/CleanUrl?urlid=prohlizeni-prace-detail&praceIdno=100383

Files

Original bundle
Showing 1 - 4 out of 4 results
No Thumbnail Available
Name:
BP_Kral_A22B0158P.pdf
Size:
5.23 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
VŠKP
Download
No Thumbnail Available
Name:
PO_Kral_A22B0158P.pdf
Size:
64.19 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Posudek oponenta VŠKP
Download
No Thumbnail Available
Name:
PV_Kral_A22B0158P.pdf
Size:
60.16 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Posudek vedoucího VŠKP
Download
No Thumbnail Available
Name:
PB_Kral_A22B0158P.pdf
Size:
39.74 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Průběh obhajoby VŠKP
Download

Collections

Bachelor´s works (KKY)