Předmětem spolupráce je vypracování rešerší současných metod a trendů v oblasti zpracování a analýzy 3D obrazových dat moderními metodami hlubokého učení. Tvorbě analýz vhodnosti využití současných metod pro potřeby a úlohy definované Partnerem a experimentálním ověření vlastností vybraných metod a konzultacích již existujících řešení Partnera a technické pomoci při jejich inovaci.

Description in English
This project aims at analysis of current methods and trends in 3D image analysis and recognition by using state-of-the-art deep learning methods. Analyse suitability of the current methods for the needs and tasks defined by the company, experimental implementation and verification of the promising methods, and consultations of existing solutions of the company and technical assistance in their innovation.

Keywords
hluboké učení, konvoluční neuronové sítě, CNN, rozpoznávání 3D obrazových dat

Key words in English
Deep learning, convolutional neural networks, CNN, 3D image analysis

Czech

Hajduk Petr, Ing. - principal person responsible

Research Centre of Information Technology
- responsible department (16.1.2019 - not assigned)
TESCAN 3DIM, s.r.o.
- client (16.1.2019 - 31.12.2019)
Department of Computer Graphics and Multimedia
- co-beneficiary (16.1.2019 - 31.12.2019)
Research Centre of Information Technology
- beneficiary (16.1.2019 - 31.12.2019)

KODYM, O. Souhrnná výzkumná zpráva k projektu TESCAN 3DIM -Metody hlubokého učení pro zpracování 3D obrazových dat. Brno: TESCAN 3DIM, s.r.o., 2019. 2 s.
Detail

KODYM, O.; ŠPANĚL, M.; HEROUT, A. Segmentation of Defective Skulls from CT Data for Tissue Modelling. Computational Methods and Clinical Applications in Musculoskeletal Imaging. Shenzhen: 2019. 9 p.
Detail

Responsibility: Hajduk Petr, Ing.