Využití strojového učení pro rozpoznávání skoliózy z lékařských snímků - Matějka, Jiří; Vacura, Miroslav; Flusser, Jan; Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky (2025)
Diplomová práce se zabývá využitím metod strojového učení pro rozpoznávání skoliózy z rentgenových snímků lidské páteře. Hlavním cílem práce je natrénovat a experimentálně ověřit model strojového učení klasifikující takové snímky do dvou tříd: normální nález a nález skoliózy. Práce sestává z šesti hlavních částí. První a druhá část popisují anatomii a fyziologii páteře a patofyziologii skoliózy. Třetí část se zaměřuje na teorii umělé inteligence a strojového učení, s důrazem na konvoluční neuronové sítě, které jsou využity pro trénování modelů strojového učení další části práce. Čtvrtá část se věnuje trénování a porovnání modelů konvolučních neuronových sítí, přičemž je zkoumán vliv různých hyperparametrů na výkonnost modelů, a vybrán model s nejlepšími výsledky. Pátá část práce popisuje návrh a implementaci jednoduché aplikace určené pro lékaře, která jim umožňuje využít natrénovaný model v praxi, a tak získat informace o reálné využitelnosti modelu. Poslední část práce se zabývá zpracováním dat získaných při klinickém testování této aplikace v praxi rehabilitační ambulance. Výsledkem je natrénovaný model vykazující dobré klasifikační schopnosti, který je schopen správně rozlišit, zda předložený rentgenový snímek páteře zachycuje fyziologicky rovnou páteř nebo páteř s nálezem skoliózy. V rámci klinického testování byl, během vyhodnocení funkčnosti modelu, identifikován významný nedostatek trénovacího vstupního datasetu, totiž skutečnost, že snímky zdravých páteří byly obvykle oříznuty pouze na samotnou oblast páteře, zatímco snímky se skoliózou často zahrnovaly širší anatomické struktury, například hrudní koš či pánev. Další nesoulad byl zjištěn při hodnocení mírných forem skoliózy: některé snímky označené modelem jako zdravé byly
Rozdíl ve formátu snímků a v pojetí diagnostických kritérií významně ovlivňuje schopnost modelu generalizace a omezuje jeho využitelnost v klinické praxi. Proto je navrženo sjednocení formátu vstupních snímků a zpřesnění jejich klasifikace jako krok ke zvýšení robustnosti a validity modelu.
Vedoucí práce: Miroslav Vacura
Diplomová práce (Ing.)—Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky, 2026
Obsahuje bibliografii
Textový (vysokoškolská kvalifikační práce)
Rok obhajoby 2026
Způsob přístupu: Internet
Keywords: kognitivní informatika [obor dipl. práce]; diplomové práce; master's theses