prikaz prve stranice dokumenta Rekonstrukcija oblika organa iz para rendgenskih slika korištenjem neuronskih mreža
Rad nije dostupan
diplomski rad
Rekonstrukcija oblika organa iz para rendgenskih slika korištenjem neuronskih mreža
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2024. urn:nbn:hr:168:368863
Sekula, Dominik
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Sekula, D. (2024). Rekonstrukcija oblika organa iz para rendgenskih slika korištenjem neuronskih mreža (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:368863

Sekula, Dominik. "Rekonstrukcija oblika organa iz para rendgenskih slika korištenjem neuronskih mreža." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:368863

Sekula, Dominik. "Rekonstrukcija oblika organa iz para rendgenskih slika korištenjem neuronskih mreža." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:368863

Sekula, D. (2024). 'Rekonstrukcija oblika organa iz para rendgenskih slika korištenjem neuronskih mreža', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 30.06.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:368863

Sekula D. Rekonstrukcija oblika organa iz para rendgenskih slika korištenjem neuronskih mreža [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2024 [pristupljeno 30.06.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:368863

D. Sekula, "Rekonstrukcija oblika organa iz para rendgenskih slika korištenjem neuronskih mreža", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2024. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:368863

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:368863
Podaci o radu
NaslovRekonstrukcija oblika organa iz para rendgenskih slika korištenjem neuronskih mreža
Naslov (engleski)Reconstruction of organ shapes from pairs of X-ray images using neural networks
AutorDominik Sekula
MentorMatko Orsag (mentor)
Član povjerenstvaMatko Orsag (član povjerenstva)
Član povjerenstvaTamara Petrović (član povjerenstva)
Član povjerenstvaFrano Petric (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2024-02-27, Hrvatska
Sažetak
Ovaj rad istražuje primjenu Neural Radiance Fields (NeRF) za problem rekonstrukcije trodimenzionalnih modela iz dvodimenzionalnih rendgenskih slika. Korištenjem generiranih digitalno rekonstruiranih radiografa iz AbdomenCT-1K skupa podataka, analizirane su različite metode rekonstrukcije radi evaluacije performansi na rekonstrukciji modela. MedNeRF metoda, posebno prilagođena medicinskoj rekonstrukciji korištena je za potrebe izvedbe ovog rada. Evaluacija modela izvodila se tijekom treniranja putem FID i KID mjera kvalitete modela, dok pri rekonstrukciji koristile su se mjere PSNR i SSIM. Rezultate predstavljamo kao analizu optimalne količine slika po pacijentu, ali i usporedbu između standardne MedNeRF implementacije koristeći i 1 sliku za rekonstrukciju, naspram one gdje koristimo 2 slike i novu funkciju gubitka.
Sažetak (engleski)
This paper investigates the application of Neural Radiance Fields (NeRF) to the problem of reconstructing three-dimensional models from two-dimensional X-ray images. Using generated digitally reconstructed radiographs from the AbdomenCT-1K dataset, different reconstruction methods were analyzed to evaluate the model’s performance. The MedNeRF method, specially adapted to medical reconstruction, was used to conduct this work. Model evaluation was performed during training using FID and KID quality measures, while PSNR and SSIM measures were used during reconstruction. We present the results as an analysis of the optimal amount of images per patient, but also a comparison between the standard MedNeRF implementation using 1 image for reconstruction, versus the one proposed in the thesis, where we use 2 images and a new loss function.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:368863
Studijski programNaziv: Informacijska i komunikacijska tehnologija
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka informacijske i komunikacijske tehnologije (mag. ing. inf. et comm. techn.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2024-03-28 07:54:15