Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Detekce polypů v kolonoskopických snímcích s využitím regionální konvoluční neuronové sítě

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26220%2F19%3APU133289" target="_blank" >RIV/00216305:26220/19:PU133289 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    čeština

  • Název v původním jazyce

    Detekce polypů v kolonoskopických snímcích s využitím regionální konvoluční neuronové sítě

  • Popis výsledku v původním jazyce

    V tomto příspěvku prezentujeme návrh podpůrného systému umožňující automatickou detekci polypů v kolonoskopických snímcích s využitím metod umělé inteligence. Představena je volně dostupná databáze kolonoskpických snímků s lékařskou anotací, možnosti detekce a vlastní návrh detekčního systému s následnou implementací a validací. Využita byla speciální architektura založená na konvoluční neuronové síti spolu se sítí pro detekci význačných oblastí, a nakonec klasifikací plně propojenými sítěmi. Navržený systém je schopen úspěšně detekovat téměř 90 % polypů na testovací sadě snímků, a to v reálném čase během vyšetření díky nízké výpočetní náročnosti.

  • Název v anglickém jazyce

    Detekce polypů v kolonoskopických snímcích s využitím regionální konvoluční neuronové sítě

  • Popis výsledku anglicky

    V tomto příspěvku prezentujeme návrh podpůrného systému umožňující automatickou detekci polypů v kolonoskopických snímcích s využitím metod umělé inteligence. Představena je volně dostupná databáze kolonoskpických snímků s lékařskou anotací, možnosti detekce a vlastní návrh detekčního systému s následnou implementací a validací. Využita byla speciální architektura založená na konvoluční neuronové síti spolu se sítí pro detekci význačných oblastí, a nakonec klasifikací plně propojenými sítěmi. Navržený systém je schopen úspěšně detekovat téměř 90 % polypů na testovací sadě snímků, a to v reálném čase během vyšetření díky nízké výpočetní náročnosti.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    20601 - Medical engineering

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

  • Název statě ve sborníku

    Trendy v biomedicínskom inžinierstve 2019

  • ISBN

    978-80-554-1587-1

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    4

  • Strana od-do

    1-4

  • Název nakladatele

    Žilinská univerzita

  • Místo vydání

    Terchová, Slovensko

  • Místo konání akce

    Terchová, Slovensko

  • Datum konání akce

    11. 9. 2019

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    EUR - Evropská akce

  • Kód UT WoS článku