Optimized High Resolution 3D Dense-U-Net Network for Brain and Spine Segmentation
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26220%2F19%3APR32149" target="_blank" >RIV/00216305:26220/19:PR32149 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://github.com/mrkolarik/3D-brain-segmentation" target="_blank" >https://github.com/mrkolarik/3D-brain-segmentation</a>
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Optimized High Resolution 3D Dense-U-Net Network for Brain and Spine Segmentation
Popis výsledku v původním jazyce
A complete open-source code to Paper "Optimized High Resolution 3D Dense-U-Net Network for Brain and Spine Segmentation" published at MDPI Applied sciences journal - https://www.mdpi.com/2076-3417/9/3/404. Most useful parts of this software are python keras scripts with source code for 2D and 3D Dense-U-Net network models. Its an upgraded U-Net that we obtained better results than with classic U-Net and current hardware is capable of fitting it into GPU memory. 3D and 2D versions of Dense-U-Net, Res-U-Net and classic U-Net implementations are included.
Název v anglickém jazyce
Optimized High Resolution 3D Dense-U-Net Network for Brain and Spine Segmentation
Popis výsledku anglicky
A complete open-source code to Paper "Optimized High Resolution 3D Dense-U-Net Network for Brain and Spine Segmentation" published at MDPI Applied sciences journal - https://www.mdpi.com/2076-3417/9/3/404. Most useful parts of this software are python keras scripts with source code for 2D and 3D Dense-U-Net network models. Its an upgraded U-Net that we obtained better results than with classic U-Net and current hardware is capable of fitting it into GPU memory. 3D and 2D versions of Dense-U-Net, Res-U-Net and classic U-Net implementations are included.
Klasifikace
Druh
R - Software
CEP obor
—
OECD FORD obor
10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2019
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Interní identifikační kód produktu
Dense-U-Net
Technické parametry
Navržený software je využívaný zaměstnanci VUT FEKT k automatickému segmentování modelů mozku a páteře pomocí hlubokých neuronových sítí.
Ekonomické parametry
Poskytnuto zdarma široké verejnosti pod open-source licencí (MIT).
IČO vlastníka výsledku
—
Název vlastníka
Ústav telekomunikací