<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<Gradivo ID="164824" NadgradivoID="0" NRID="25392602" OceID="0" DomainUrl="https://repozitorij.uni-lj.si/" IzpisPolniUrl="https://repozitorij.uni-lj.si/IzpisGradiva.php?lang=slv&amp;id=164824" StOgledov="821" StPrenosov="332" StOcen="0" VsotaOcen="0" DatumIzvoza="2026-05-15 00:20:09" OcenaSkupna="0" StPodgradiv="0" StudijskiProgramEvsID="1000468" JeIndeksirano="0" JeVecAvtorjev="0" DovoliZahtevkeZaDostop="0">
  <PID Url="http://hdl.handle.net/20.500.12556/RUL-164824">20.500.12556/RUL-164824</PID>
  <Naslov>Napovedovanje raka na mamografskih slikah</Naslov>
  <Podnaslov></Podnaslov>
  <TujJezik_Naslov>Prediction of cancer on mammographic images</TujJezik_Naslov>
  <TujJezik_Podnaslov></TujJezik_Podnaslov>
  <Opis>Rak dojk je velika zdravstvena skrb. Pojav globokega učenja uvaja možnosti
za pomoč medicinskemu osebju v boju proti bolezni. V tem delu smo uporabili
metode globokega učenja za napovedovanje prisotnosti raka dojke pri bolnicah
s tumorskimi lezijami. Razvili smo cevovod, ki vključuje model segmentacije
in klasifikacije. Prvi služi za določitev lokacije lezije, drugi pa za ugotavljanje,
ali je lezija benigna ali maligna. V sklopu diplomske naloge smo se skušali
približati zmogljivosti vodilnih metod na področju in svoj pristop oceniti
na lastni podatkovni zbirki mamografskih slik. Kljub dobrim preliminarnim
rezultatom klasifikacijskega modela pa na testih celotnega cevovoda nismo
dosegli želenih rezultatov. Razlog za to je segmentacijski model, ki mu na
vhodni sliki ni uspelo prepoznati večjega števila potencialnih lezij.</Opis>
  <TujJezik_Opis>Breast cancer is a major medical concern for people everywhere. The advent of
deep learning introduces options to assist medical personnel in combating the
disease. In this work we used deep learning methods to predict the presence of
breast cancer on patients with tumorous lesions. We develop a pipeline that
includes a segmentation and classification model. The first determines the
location of the lesion and the second determines weather the lesion is benign
or malign. Our goal was to reach the performance of contemporary models
in the field and test our approach on a custom dataset of mammographic
images. Despite initial success with our classification model, the evaluation
of the final pipeline did not achieve the desired results. The reason for this is
the segmentation model, which failed to detect several potential lesions in
the input image.</TujJezik_Opis>
  <KljucneBesede>
    <Beseda>Globoko učenje</Beseda>
    <Beseda>rak dojke</Beseda>
    <Beseda>segmentacija</Beseda>
    <Beseda>klasifikacija</Beseda>
  </KljucneBesede>
  <TujJezik_KljucneBesede>
    <Beseda>deep learning</Beseda>
    <Beseda>breast cancer</Beseda>
    <Beseda>classification</Beseda>
    <Beseda>segmentation</Beseda>
  </TujJezik_KljucneBesede>
  <Potrjeno>true</Potrjeno>
  <JeZaklenjeno>false</JeZaklenjeno>
  <JeRecenzirano>false</JeRecenzirano>
  <Zaloznik></Zaloznik>
  <Izvor></Izvor>
  <Jezik ID="1060" ISO639-3="slv">Slovenski jezik</Jezik>
  <TujJezik ID="1033" ISO639-3="eng">Angleški jezik</TujJezik>
  <Povezave></Povezave>
  <Pokrivanje></Pokrivanje>
  <CasovnoPokritje></CasovnoPokritje>
  <AvtorskePravice></AvtorskePravice>
  <VrstaGradiva ID="mb11" DRIVER="info:eu-repo/semantics/bachelorThesis">Diplomsko delo/naloga</VrstaGradiva>
  <DatumVstavljanja>2024-11-13 11:42:55</DatumVstavljanja>
  <DatumObjave>2024-11-13 11:42:55</DatumObjave>
  <DatumSpremembe>2024-12-30 08:41:50</DatumSpremembe>
  <DatumTrajnegaHranjenja>0000-00-00 00:00:00</DatumTrajnegaHranjenja>
  <LetoIzida>2024</LetoIzida>
  <LetoIzidaDo>0</LetoIzidaDo>
  <KrajIzida></KrajIzida>
  <LetoIzvedbe>0</LetoIzvedbe>
  <KrajIzvedbe></KrajIzvedbe>
  <Opomba></Opomba>
  <StStrani></StStrani>
  <StevilcenjeNivo1></StevilcenjeNivo1>
  <StevilcenjeNivo2></StevilcenjeNivo2>
  <Kronologija></Kronologija>
  <Patent_Stevilka></Patent_Stevilka>
  <Patent_DatumVeljavnosti>0000-00-00</Patent_DatumVeljavnosti>
  <VerzijaDokumenta>NiDoloceno</VerzijaDokumenta>
  <StatusObjaveDrugje>NiDoloceno</StatusObjaveDrugje>
  <VrstaStroskaObjave>NiDoloceno</VrstaStroskaObjave>
  <DatumPoslanoVRecenzijo>0000-00-00</DatumPoslanoVRecenzijo>
  <DatumSprejetjaClanka>0000-00-00</DatumSprejetjaClanka>
  <DatumObjaveClanka>0000-00-00</DatumObjaveClanka>
  <EmbargoDo></EmbargoDo>
  <VrstaEmbarga ID="1" Naziv="Takojšnja javna objava" OpenAIREDostop="openAccess"></VrstaEmbarga>
  <Osebe>
    <Oseba ID="134411" Ime="Matija" Priimek="Bažec" AltIme="" VlogaID="70" VlogaNaziv="Avtor" ConorID="" Afiliacija="" ArrsID="0" ORCID=""></Oseba>
    <Oseba ID="55716" Ime="Žiga" Priimek="Emeršič" AltIme="Z. Emersic; Ziga Emersic; Ž. Emeršič; Ž. Emeršić" VlogaID="991" VlogaNaziv="Mentor" ConorID="166844515" Afiliacija="" ArrsID="53820" ORCID=""></Oseba>
    <Oseba ID="74468" Ime="Tim" Priimek="Oblak" AltIme="" VlogaID="994" VlogaNaziv="Komentor" ConorID="" Afiliacija="" ArrsID="0" ORCID=""></Oseba>
  </Osebe>
  <Identifikatorji>
    <Identifikator ID="16" Sifra="VisID" Naziv="VisID" URL="">37260</Identifikator>
    <Identifikator ID="3" Sifra="CobissID" Naziv="COBISS_ID" URL="https://plus.cobiss.net/cobiss/si/sl/bib/212440323">212440323</Identifikator>
  </Identifikatorji>
  <Datoteke>
    <Datoteka ID="195583" DatotekaNRID="13992192" NamenDatotekeID="2" NamenDatoteke="Predstavitvena datoteka" FormatDatotekeID="2" FormatDatoteke=".pdf" MIME="application/pdf" IkonaFormata="pdf.png" IkonaFormataPolniUrl="https://repozitorij.uni-lj.si/teme/rulDev/img/fileTypes/pdf.png" VelikostDatoteke="3352658" VelikostDatotekeKratko="3,20 MB" DatumVstavljanja="2024-11-13 11:42:57" JeZbrisana="false" JeJavnoVidna="true" JeIndeksirana="true" JeVidno="true" VidnoOd="01.01.1970" Zaporedje="0">
      <Naziv>Bazec_Matija_-_Napovedovanje_raka_na_mamografskih_slikah.pdf</Naziv>
      <OrgNaziv>Bazec_Matija_-_Napovedovanje_raka_na_mamografskih_slikah.pdf</OrgNaziv>
      <URL></URL>
      <Opis></Opis>
      <OpisTujJezik></OpisTujJezik>
      <UrlObdelave></UrlObdelave>
      <FrekvencaAzuriranjaID>1</FrekvencaAzuriranjaID>
      <Verzija></Verzija>
      <MD5>557853E843F38582488F94C5EB2711AE</MD5>
      <SHA256>dfee113255b09bcd0eeeaa34feb5f24131699053f181c3b0b7af6df3881c528c</SHA256>
      <UUID>adf5d812-a1ab-11ef-b232-0050569b8976</UUID>
      <PID></PID>
      <PrenosPolniUrl>https://repozitorij.uni-lj.si/Dokument.php?lang=slv&amp;id=195583</PrenosPolniUrl>
      <Vsebine>
        <Vsebina TipVsebine="GoloBesedilo" JezikID="1060" Oznaka="" Dolzina="51708"></Vsebina>
      </Vsebine>
    </Datoteka>
  </Datoteke>
  <Organizacije>
    <Organizacija OrganizacijaID="25" Kratica="FRI" ZavodEvsID="0000066" Logo="" LogoPolniUrl="https://repozitorij.uni-lj.si/teme/rulDev/img/logo/">Fakulteta za računalništvo in informatiko</Organizacija>
  </Organizacije>
  <OrganizacijeVira>
  </OrganizacijeVira>
  <MetodeZbiranjaPodatkov>
  </MetodeZbiranjaPodatkov>
  <TipologijaDela ID="2.11" Koda="2.11" Naziv="Diplomsko delo" SchemaOrg="Thesis"></TipologijaDela>
  <Ostalo>
    <StIrodsDatotek>0</StIrodsDatotek>
    <StDatotekPodTrajnimEmbargom>0</StDatotekPodTrajnimEmbargom>
    <StDatotekZOmejenimDostopom>0</StDatotekZOmejenimDostopom>
  </Ostalo>
</Gradivo>
