prikaz prve stranice dokumenta Metode dubokog učenja za klasifikaciju srčanog tkiva iz 3-D medicinskih slika
Rad nije dostupan
završni rad
Metode dubokog učenja za klasifikaciju srčanog tkiva iz 3-D medicinskih slika
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2024. urn:nbn:hr:168:965095
Čulo, Luka
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Čulo, L. (2024). Metode dubokog učenja za klasifikaciju srčanog tkiva iz 3-D medicinskih slika (Završni rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:965095

Čulo, Luka. "Metode dubokog učenja za klasifikaciju srčanog tkiva iz 3-D medicinskih slika." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:965095

Čulo, Luka. "Metode dubokog učenja za klasifikaciju srčanog tkiva iz 3-D medicinskih slika." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:965095

Čulo, L. (2024). 'Metode dubokog učenja za klasifikaciju srčanog tkiva iz 3-D medicinskih slika', Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 25.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:965095

Čulo L. Metode dubokog učenja za klasifikaciju srčanog tkiva iz 3-D medicinskih slika [Završni rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2024 [pristupljeno 25.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:965095

L. Čulo, "Metode dubokog učenja za klasifikaciju srčanog tkiva iz 3-D medicinskih slika", Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2024. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:965095

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:965095
Podaci o radu
NaslovMetode dubokog učenja za klasifikaciju srčanog tkiva iz 3-D medicinskih slika
Naslov (engleski)Deep Learning Methods for Cardiac Tissue Classification From 3-D Medical Images
AutorLuka Čulo
MentorSven Lončarić (mentor)
Član povjerenstvaSven Lončarić (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaDonik Vršnak (član povjerenstva)
Član povjerenstvaFranko Šikić (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2024-07-01, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Ovaj rad opisuje implementacije različitih modela konvolucijskih neuronskih mreža. Navedeni su opći koncepti potpuno povezanih neuronskih mreža, konvolucijskih neuronskih mreža, ulazni podaci, točnije slike presjeka srčanih biopsija i njihove transformacije nad skupovima podataka za treniranje, validaciju i testiranje. Prolazak testnih podataka kroz napravljene modele neuronskih mreža analizirani su prikazima matrica konfuzije i alatom Grad-CAM. Ovaj rad ubuduće bi mogao poslužiti kao asistencija kardiolozima.
Sažetak (engleski)
This paper describes implementations of different models of convolutional neural networks. The general concepts of fully connected neural networks, convolutional neural networks, input data, specifically images of heart biopsy sections and their transformation over training, validation and testing datasets are presented. The Passage of the test data through the created models of neural networks were analyzed by displays of confusion matrices and the Grad-CAM tool. This work could serve as an assistance to cardiologists in the future.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:965095
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: preddiplomski
Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (univ.bacc.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2024-10-12 20:20:56