1. Samodejna razgradnja kritičnih organov v medicinskih slikah za načrtovanje radioterapijeUrban Jeraj, 2021, magistrsko delo Ključne besede: Rak, radioterapija, anatomske strukture, kakovost razgradenj, CT, strojno učenje, globoke nevronske mreže. Celotno besedilo (datoteka, 2,70 MB) |
2. Deep shape features for predicting future intracranial aneurysm growthŽiga Bizjak, Franjo Pernuš, Žiga Špiclin, 2021, izvirni znanstveni članek Ključne besede: intracranial aneurysm, growth prediction, vascular disease, deep learning, classification, morphological features Celotno besedilo (datoteka, 1,23 MB) Gradivo ima več datotek! Več... |
3. BASE: Brain Age Standardized EvaluationLara Dular, Žiga Špiclin, 2024, izvirni znanstveni članek Ključne besede: brain age, evaluation, deep regression, accuracy, robustness, reproducibility, consistency, UK biobank Celotno besedilo (datoteka, 2,24 MB) Gradivo ima več datotek! Več... |
4. Grafični vmesnik za računalniško-podprto analizo angiografskih slik z modeli globokega učenjaERAZEM KOS, 2022, magistrsko delo/naloga Ključne besede: razgradnja intrakranialnega ožilja, avtomatsko zaznavanje anevrizem, globoko učenje, ročna referenčna razgradnja, objektivno vrednotenje, grafični vmesnik za prikaz 2D in 3D slik, 3D upodabljanje, analiza morfologije Celotno besedilo (datoteka, 9,54 MB) |
|
|
7. Merilni sistem za kontrolo dimenzijskih odstopanj ohišja žarometaJURE HABJAN, 2020, magistrsko delo/naloga Ključne besede: žaromet, merske točke, referenčni sistem, dimenzijska kontrola, toge geometrijske preslikave, umetna nevronska mreža, Python Celotno besedilo (datoteka, 6,22 MB) |
|
|
|