Thesis (Selection of subject)Thesis (Selection of subject)(version: 368)
Thesis details
   Login via CAS
Deep Learning for MRI data
Thesis title in Czech: Hluboké učení pro data z magnetické rezonance
Thesis title in English: Deep Learning for MRI data
Key words: Alzheimerova choroba, AD, Klasifikace, Hluboké učení, Splitting problem
English key words: Alzheimer’s disease, AD, Classification, Deep learning, Splitting problem
Academic year of topic announcement: 2019/2020
Thesis type: diploma thesis
Thesis language: angličtina
Department: Department of Theoretical Computer Science and Mathematical Logic (32-KTIML)
Supervisor: Mgr. Martin Pilát, Ph.D.
Author: hidden - assigned and confirmed by the Study Dept.
Date of registration: 09.12.2019
Date of assignment: 09.12.2019
Confirmed by Study dept. on: 02.01.2020
Date and time of defence: 14.09.2020 08:30
Date of electronic submission:30.07.2020
Date of submission of printed version:30.07.2020
Date of proceeded defence: 14.09.2020
Opponents: RNDr. Jan Blažek, Ph.D.
 
 
 
Guidelines
Hluboké učení dosáhlo významných úspěchů v mnoha oblastech a stále častěji se používá i ke zpracování medicínských dat, jako jsou například snímky z magnetické rezonance. Cílem v takových případech je na základě těchto snímků automaticky diagnostikovat různé druhy onemocnění.

Student se seznámí s literaturou zabývající se použitím technik hlubokého učení ke zpracování medicínských obrazových dat (např. z magnetické rezonance a výpočetní tomografie). Na základě těchto znalostí navrhne modely pro diagnostiku z těchto dat a ověří jejich vlastnosti a přesnost.
References
[1] Cuingnet, Rémi, Emilie Gerardin, Jérôme Tessieras, Guillaume Auzias, Stéphane Lehéricy, Marie-Odile Habert, Marie Chupin, Habib Benali, Olivier Colliot, and Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative. "Automatic classification of patients with Alzheimer's disease from structural MRI: a comparison of ten methods using the ADNI database." NeuroImage 56, no. 2 (2011): 766-781.

[2] Gibson, Eli, Wenqi Li, Carole Sudre, Lucas Fidon, Dzhoshkun I. Shakir, Guotai Wang, Zach Eaton-Rosen et al. "NiftyNet: a deep-learning platform for medical imaging." Computer methods and programs in biomedicine 158 (2018): 113-122.

[3] Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville. Deep Learning. MIT Press, 2016. ISBN: 978-0-26-203561-3
 
Charles University | Information system of Charles University | http://www.cuni.cz/UKEN-329.html