Vaš brskalnik ne omogoča JavaScript!
JavaScript je nujen za pravilno delovanje teh spletnih strani. Omogočite JavaScript ali pa uporabite sodobnejši brskalnik.
Repozitorij Univerze v Ljubljani
Nacionalni portal odprte znanosti
Odprta znanost
DiKUL
slv
|
eng
Iskanje
Brskanje
Novo v RUL
Kaj je RUL
V številkah
Pomoč
Prijava
Podrobno
Algoritem za avtomatsko prepoznavo ključnih točk mehkih tkiv glave : diplomsko delo
ID
LOJK, MITJA
(
Avtor
),
ID
Bulić, Patricio
(
Mentor
)
Več o mentorju...
PDF - Predstavitvena datoteka,
prenos
(1,78 MB)
MD5: 8B393B1E060419DD5D8E12229C210F98
PID:
20.500.12556/rul/68928ff3-baf7-4d10-807b-fd60ac2b838f
Galerija slik
Izvleček
Diplomska naloga opisuje algoritem za iskanje silhuete obraza na posnetkih STRGV (stranski telerentgenogram glave in vratu) ter kasnejše določanje ključnih točk mehkih tkiv obraza, kot so nos, brada, ustnice in kožni nasion. Zobozdravniki – ortodonti, kirurgi in čeljustni ortopedi pred zdravljenjem oziroma operacijskim posegom nad trdimi tkivi glave uporabljajo razna orodja za postavljanje diagnoze in odločanje o načinu in poteku zdravljenja. Cilja, ki ju zasledujejo, sta izboljšanje funkcionalnosti in lepota obraza. Eno od teh orodij so kefalometrične analize. Cilj te diplomske naloge pa je določiti metodologijo za avtomatsko prepoznavanje ključnih točk mehkih tkiv glave in s tem olajšanje dela uporabnikom programa AxCeph [1], ki je namenjen izdelavi kefalometričnih analiz.
Jezik:
Slovenski jezik
Ključne besede:
telerentgenogram
,
silhueta
,
avtomatska prepoznava
,
mehka tkiva
,
računalništvo
,
računalništvo in informatika
,
univerzitetni študij
,
diplomske naloge
Vrsta gradiva:
Diplomsko delo/naloga
Tipologija:
2.11 - Diplomsko delo
Organizacija:
FRI - Fakulteta za računalništvo in informatiko
Založnik:
[M. Lojk]
Leto izida:
2014
Št. strani:
31 str.
PID:
20.500.12556/RUL-29608
COBISS.SI-ID:
1536090819
Datum objave v RUL:
29.09.2014
Število ogledov:
1769
Število prenosov:
313
Metapodatki:
Citiraj gradivo
Navadno besedilo
BibTeX
EndNote XML
EndNote/Refer
RIS
ABNT
ACM Ref
AMA
APA
Chicago 17th Author-Date
Harvard
IEEE
ISO 690
MLA
Vancouver
:
LOJK, MITJA, 2014,
Algoritem za avtomatsko prepoznavo ključnih točk mehkih tkiv glave : diplomsko delo
[na spletu]. Diplomsko delo. M. Lojk. [Dostopano 21 marec 2025]. Pridobljeno s: https://repozitorij.uni-lj.si/IzpisGradiva.php?lang=slv&id=29608
Kopiraj citat
Objavi na:
Sekundarni jezik
Jezik:
Angleški jezik
Naslov:
An algorithm for the automatic identification of the key points in head soft tissues
Izvleček:
The scope of this BSc thesis is to describe the algorithm that traces the soft tissue silhouette of a face on STRGV image (skull lateral X-ray) and then locates key points of soft tissue like tip of the nose, chin and soft tissue nasion. In order to make an informed decision on orthodontic treatment or orthognatic surgery, dentists- orthodontist and dental surgeons use various tools. This tools provide relevant information for diagnosis and help establish an appropriate treatment plan. Goals of the treatment are functional and aestethic improvements. Cephalometric analyses are one of these tools. The goal of this thesis is to find the most appropriate methodology for automatic recognition of key reference points on soft tissue of the head in order to simplify and speed up the process of creating cephalometric analyses in AxCeph software [1].
Ključne besede:
X-ray
,
silhouette
,
automatic recognition
,
soft tissue
,
computer science
,
computer and information science
,
diploma
Podobna dela
Podobna dela v RUL:
Soft sensor of bath temperature in an electric arc furnace based on a data-driven Takagi-Sugeno fuzzy model
Development of the analytical electric arc furnace model for the refining phase using parameter optimization
Comprehensive electric arc furnace electric energy consumption modeling
Arc quality index based on three-phase Cassie–Mayr electric arc model of electric arc furnace
Short-term forecasting of electric energy consumption by using fuzzy Takagi-Sugeno models
Podobna dela v drugih slovenskih zbirkah:
Electric-arc-furnace productivity optimization
ELECTRIC ARC FURNACE AUTOMATION
Indoor positioning system based on bluetooth low energy technology and a nature-inspired optimization algorithm
TIMETABELING USING SWARM INTELLIGENCE ON MOBILE PLATFORM ANDROID
Binary division fuzzy C-means clustering and particle swarm optimization based efficient intrusion detection for e-governance systems
Nazaj