| Popis: |
Razmatra se problem semantičke segmentacije panoramskih rendgenskih snimaka ljudske čeljusti. U tu su svrhu obrađene duboke konvolucijske neuronske mreže te su detaljno opisane metode i postupci za njihovo učenje. Definirani su problemi detekcije objekata i semantička segmentacija na razini primjerka. Za semantičku segmentaciju korištena je konvolucijska neuronska mreža koja paralelno detektira objekte i konstruira segmentacijske maske. Mreža je implementirana u radnoj okolini TensorFlow. Za njezino su učenje, validaciju i testiranje korišteni umjetno generirani snimci ljudske čeljusti. Na kraju su prikazani i rezultati segmentacije na stvarnim snimcima. In this paper we are considering the problem of semantic segmentation of panoramic X-ray images of human jaw. In that purpose deep neural convolutional networks are shown and the methods and algorithms for their learning are explained in detail. The problems of object detection and instance segmentation are defined. Convolutional neural network, which detects objects and constructs segmentation masks in parallel, is used for semantic segmentation. Network is implemented using TensorFlow framework. It is learned, validated and tested on artificially generated images of human jaw. Following that, segmentation results on real images are presented. |
