20.500.12556/RUL-161558 Avtomatska segmentacija lezij na medicinskih slikah Automatic lesion segmentation in medical images V diplomskem delu je opisan postopek segmentacije lezij na medicinskih slikah z uporabo globokega učenja. Predstavljene so različne metode, ki se uporabljajo za segmentacijo, začenši z najbolj znano in priljubljeno metodo U-Net. Nato je predstavljena izboljšana različica, U-Net++, in na koncu bolj sodobna metoda SegFormer, ki temelji na arhitekturi Transformer. Preizkusili smo segmentacijo treh vrst slik: navadne PET slike, CT slike in kombinacijo PET in CT slik ter prikazali razliko v zahtevnosti segmentacije teh različnih tipov slik. Naši eksperimenti kažejo, da je segmentacija PET slik najlažja, saj smo pri njih dosegli najboljše rezultate. CT slike so se izkazale za precej bolj zahtevne za segmentacijo, medtem ko kombinacija PET in CT slik ni prinesla bistvenega izboljšanja natančnosti. The thesis describes the process of lesion segmentation in medical images using deep learning. Different methods used for segmentation are presented, starting with the most well-known and popular U-Net method. Then an improved version, U-Net++, is presented, and finally the more modern SegFormer method based on the Transformer architecture. We have tested the segmentation of three types of images: a plain PET image, a CT image and a combination of PET and CT images and show the difference in segmentation complexity of these different types of images. Our experiments show that PET images are the easiest to segment, with the best results. CT images proved to be much more challenging to segment, while the combination of PET and CT images did not yield a significant improvement. segmentacija PET CT analiza medicinskih slik segmentation PET CT medical image analysis true false false Slovenski jezik Angleški jezik Diplomsko delo/naloga 2024-09-12 10:25:11 2024-09-12 10:25:16 2024-10-29 08:22:07 0000-00-00 00:00:00 2024 0 0 0000-00-00 NiDoloceno NiDoloceno NiDoloceno 0000-00-00 0000-00-00 0000-00-00 37525 213235203 Andelkovic_Stefan_-_Avtomatska_segmentacija_lezij_na_medicinskih_slikah.pdf Andelkovic_Stefan_-_Avtomatska_segmentacija_lezij_na_medicinskih_slikah.pdf 1 A1F851FACF4884EAAE49B22FE644080A b667f19d157e029c168fac95c04693e45624ffd3de4ac313dd7aac2b65d9408b 7bdcaa49-70e0-11ef-b232-0050569b8976 https://repozitorij.uni-lj.si/Dokument.php?lang=slv&id=190513 Fakulteta za računalništvo in informatiko 0 0 0