Klasifikace a identifikace příznaků COVID-19 z RTG obrazových dat s využitím prvků umělé inteligence
| dc.contributor.advisor | Kubíček, Jan | |
| dc.contributor.author | Schichel, Jakub | |
| dc.contributor.referee | Čerbáková, Tereza | |
| dc.date.accepted | 2022-06-03 | |
| dc.date.accessioned | 2022-09-01T07:20:54Z | |
| dc.date.available | 2022-09-01T07:20:54Z | |
| dc.date.issued | 2022 | |
| dc.description.abstract | Tato diplomová práce pojednává o tématu klasifikace a identifikace příznaků COVID-19 z RTG obrazových dat s využitím prvků umělé inteligence. V úvodu diplomové práce se nachází základní informace o biologických a epidemiologických aspektech onemocnění COVID-19. Další kapitola obsažená v úvodu shrnuje metody pro segmentaci a klasifikaci RTG obrazových dat. Po úvodu následuje rešeršní část, jenž obsahuje recentní metody pro detekci a klasifikaci příznaků COVID-19 z obrazových dat. V hlavní části diplomové práce je vytvořen algoritmus s predikčním modelem, jenž za pomoci umělé inteligence umí klasifikovat symptomy onemocnění COVID-19. V závěru je tento model testován na reálných datech a je evaluována jeho efektivita a robustnost. Nakonec jsou vyhodnoceny výsledky testování na reálných datech. | cs |
| dc.description.abstract | This diploma thesis deals with the topic of classification and identification of COVID-19 symptoms from X-ray image data using of artificial intelligence methods. The introduction of the diploma thesis contains basic information about biological and epidemiological aspects of COVID-19. The next chapter in the introduction summarizes the methods for segmentation and classification of X-ray image data. The introduction is followed by a review that contains recent methods for detecting and classifying COVID-19 symptoms from image data. In the main part of the diploma thesis, an algorithm with a prediction model is created, which with the help of artificial intelligence can classify the symptoms of COVID-19. In the end, this model is tested on real data and its efficiency and robustness are evaluated. Finally, the results of testing on real data are also evaluated. | en |
| dc.description.department | 450 - Katedra kybernetiky a biomedicínského inženýrství | cs |
| dc.description.result | výborně | cs |
| dc.format.extent | 4805124 bytes | |
| dc.format.mimetype | application/pdf | |
| dc.identifier.other | OSD002 | |
| dc.identifier.sender | S2724 | |
| dc.identifier.thesis | SCH0313_FEI_N0988A060001_2022 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10084/147396 | |
| dc.language.iso | cs | |
| dc.publisher | Vysoká škola báňská – Technická univerzita Ostrava | cs |
| dc.rights.access | openAccess | |
| dc.subject | Klasifikace | cs |
| dc.subject | RTG, COVID-19 | cs |
| dc.subject | umělá inteligence | cs |
| dc.subject | konvoluční neuronová síť | cs |
| dc.subject | GoogLeNet | cs |
| dc.subject | ResNet18 | cs |
| dc.subject | ResNet101 | cs |
| dc.subject | DenseNet201 | cs |
| dc.subject | přesnost | cs |
| dc.subject | senzitivita | cs |
| dc.subject | specificita | cs |
| dc.subject | dataset | cs |
| dc.subject | Classification | en |
| dc.subject | X-ray | en |
| dc.subject | COVID-19 | en |
| dc.subject | Artificial Intelligence | en |
| dc.subject | Convolutional Neural Network | en |
| dc.subject | GoogLeNet | en |
| dc.subject | ResNet18 | en |
| dc.subject | ResNet101 | en |
| dc.subject | DenseNet201 | en |
| dc.subject | accuracy | en |
| dc.subject | sensitivity | en |
| dc.subject | specificity | en |
| dc.subject | dataset | en |
| dc.thesis.degree-grantor | Vysoká škola báňská – Technická univerzita Ostrava. Fakulta elektrotechniky a informatiky | cs |
| dc.thesis.degree-level | Magisterský studijní program | cs |
| dc.thesis.degree-name | Ing. | |
| dc.thesis.degree-program | Biomedicínské inženýrství | cs |
| dc.title | Klasifikace a identifikace příznaků COVID-19 z RTG obrazových dat s využitím prvků umělé inteligence | cs |
| dc.title.alternative | Classification and Identification of COVID-19 Features from X-ray Image Data with using of Artificial Intelligence Methods | en |
| dc.type | Diplomová práce | cs |
Files
Original bundle
1 - 5 out of 5 results
Loading...
- Name:
- SCH0313_FEI_N0988A060001_2022.pdf
- Size:
- 4.58 MB
- Format:
- Adobe Portable Document Format
- Description:
- Text práce
Loading...
- Name:
- SCH0313_FEI_N0988A060001_2022_zadani.pdf
- Size:
- 47.84 KB
- Format:
- Adobe Portable Document Format
- Description:
- Zadání
Loading...
- Name:
- SCH0313_FEI_N0988A060001_2022_priloha.zip
- Size:
- 65.86 MB
- Format:
- Unknown data format
- Description:
- Příloha
Loading...
- Name:
- SCH0313_FEI_N0988A060001_2022_posudek_vedouci_Kubicek_Jan.pdf
- Size:
- 56.93 KB
- Format:
- Adobe Portable Document Format
- Description:
- Posudek vedoucího – Kubíček, Jan
Loading...
- Name:
- SCH0313_FEI_N0988A060001_2022_posudek_oponent_Cerbakova_Tereza.pdf
- Size:
- 56.18 KB
- Format:
- Adobe Portable Document Format
- Description:
- Posudek oponenta – Čerbáková, Tereza