prikaz prve stranice dokumenta Detekcija i označavanje zuba u panoramskim rendgenskim snimkama pomoću YOLO arhitekture
Rad nije dostupan
završni rad
Detekcija i označavanje zuba u panoramskim rendgenskim snimkama pomoću YOLO arhitekture
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2018. urn:nbn:hr:168:254864
Ilić, Ivan
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Ilić, I. (2018). Detekcija i označavanje zuba u panoramskim rendgenskim snimkama pomoću YOLO arhitekture (Završni rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:254864

Ilić, Ivan. "Detekcija i označavanje zuba u panoramskim rendgenskim snimkama pomoću YOLO arhitekture." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2018. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:254864

Ilić, Ivan. "Detekcija i označavanje zuba u panoramskim rendgenskim snimkama pomoću YOLO arhitekture." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2018. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:254864

Ilić, I. (2018). 'Detekcija i označavanje zuba u panoramskim rendgenskim snimkama pomoću YOLO arhitekture', Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 30.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:254864

Ilić I. Detekcija i označavanje zuba u panoramskim rendgenskim snimkama pomoću YOLO arhitekture [Završni rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2018 [pristupljeno 30.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:254864

I. Ilić, "Detekcija i označavanje zuba u panoramskim rendgenskim snimkama pomoću YOLO arhitekture", Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2018. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:254864

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:254864
Podaci o radu
NaslovDetekcija i označavanje zuba u panoramskim rendgenskim snimkama pomoću YOLO arhitekture
Naslov (engleski)Detection and Classification of Teeth in Panoramic X-ray Images Using YOLO Architecture
AutorIvan Ilić
MentorMarko Subašić (mentor)
Član povjerenstvaMarko Subašić (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaIvana Zadro (član povjerenstva)
Član povjerenstvaJelena Ivanković (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2018-07-13, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Ovaj rad predstavlja primjenu metoda dubokog učenja na zadatak detekcije i označavanja zuba u panoramskim rendgenskim snimkama. Stomatolozi u svakodnevnom radu obavljaju zadatak procjene zubnog statusa, koji uključuje određivanje svih zuba gornje i donje čeljusti. Korištenjem dubokih konvolucijskih neuronskih mreža, u kombinaciji s nadziranim učenjem, moguće je osposobiti računalo da navedeni zadatak rješava autonomno. Primjenom YOLO arhitekture zadatak lokalizacije pojedinog zuba formaliziramo kao problem regresije, a određivanje klase zuba kao problem klasifikacije. Navedeni model nakon treniranja ostvaruje rezultate od 81,15% u metrici mAP na testnom skupu, te ga osim iznimno dobre preciznosti karakterizira i velika brzina obrade snimki.
Sažetak (engleski)
This thesis presents the application of deep learning methods for detection and classification of teeth in panoramic X-ray images. In their every day work, dentists perform dental status assessment task, which includes assessment of teeth of upper and lower jaw bone. By using deep convolutional neural networks, combined with supervised learning, it is possible to teach computer to perform this task autonomously. Using YOLO architecture we perform localization of teeth using regression and we determine the class using classification. After training, YOLO model produces mAP score of 81,15% on test set. Besides great precision, it is also characterized with great processing speed.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:254864
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 pohrane2019-03-13 20:56:26