prikaz prve stranice dokumenta Generativne suparničke mreže za dodavanje i uklanjanje gipsa s RTG slika ruke
Pristup korisnicima matične ustanove
diplomski rad
Generativne suparničke mreže za dodavanje i uklanjanje gipsa s RTG slika ruke
2020. urn:nbn:hr:190:882406
Žužić, Ivana
Sveučilište u Rijeci
Tehnički fakultet
Zavod za računarstvo
Katedra za inteligentne računalne sustave

Citirajte ovaj rad

Žužić, I. (2020). Generativne suparničke mreže za dodavanje i uklanjanje gipsa s RTG slika ruke (Diplomski rad). Rijeka: Sveučilište u Rijeci, Tehnički fakultet. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:882406

Žužić, Ivana. "Generativne suparničke mreže za dodavanje i uklanjanje gipsa s RTG slika ruke." Diplomski rad, Sveučilište u Rijeci, Tehnički fakultet, 2020. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:882406

Žužić, Ivana. "Generativne suparničke mreže za dodavanje i uklanjanje gipsa s RTG slika ruke." Diplomski rad, Sveučilište u Rijeci, Tehnički fakultet, 2020. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:882406

Žužić, I. (2020). 'Generativne suparničke mreže za dodavanje i uklanjanje gipsa s RTG slika ruke', Diplomski rad, Sveučilište u Rijeci, Tehnički fakultet, citirano: 22.04.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:882406

Žužić I. Generativne suparničke mreže za dodavanje i uklanjanje gipsa s RTG slika ruke [Diplomski rad]. Rijeka: Sveučilište u Rijeci, Tehnički fakultet; 2020 [pristupljeno 22.04.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:882406

I. Žužić, "Generativne suparničke mreže za dodavanje i uklanjanje gipsa s RTG slika ruke", Diplomski rad, Sveučilište u Rijeci, Tehnički fakultet, Rijeka, 2020. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:882406

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:882406
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovGenerativne suparničke mreže za dodavanje i uklanjanje gipsa s RTG slika ruke
Naslov (engleski)Generative adversarial networks for adding and removing casts from hand X-ray images
AutorIvana Žužić
MentorIvan Štajduhar (mentor)
Član povjerenstvaGoran Mauša (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaSandi Ljubić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaIvan Štajduhar (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Rijeci
Tehnički fakultet
(Zavod za računarstvo)
(Katedra za inteligentne računalne sustave)
Rijeka
Datum i država obrane2020-07-14, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Ovaj diplomski rad daje pregled korištenja generativnih suparničkih mreža u području slika za medicinsku dijagnostiku i nudi metodu dodavanja i micanja gipsa s RTG-slika ruku pomoću CycleGAN-a. Nekoliko CycleGAN modela s razlikama u arhitekturi isprobana su i uspoređena prema postignutoj distribuciji boja i procijenjeni od strane iskusnog radiologa. Rezultati su pokazali da je CycleGAN koji koristi U-Net za stvaranje slika veličine 512x512 najkorisniji za radiologa i ima najbližu distribuciju boja originalnoj distribuciji.
Sažetak (engleski)
This thesis gives an overview of generative adversarial networks usage in the field of medical diagnostic imaging and offers a method of adding and removing cast from Xray images of hands using CycleGAN. Multiple CycleGAN models with architectural differences have been tried out and their performance has been compared in terms of achieved colour distribution and evaluated by an experienced radiologist. The results showed that the CycleGAN using U-Net for 512x512 images generation was the most useful for the radiologist and had the closest colour distribution to the original one.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:190:882406
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag. ing. comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaPristup korisnicima matične ustanove
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2020-12-16 11:59:27