Přístupnostní navigace
E-přihláška
Vyhledávání Vyhledat Zavřít
diplomová práce
Autor práce: Ing. Tibor Kubík
Ak. rok: 2022/2023
Vedoucí: doc. Ing. Michal Španěl, Ph.D.
Oponent: prof. Dr. Ing. Pavel Zemčík, dr. h. c.
Architektúry hlbokých neurónových sietí navrhnuté pre tradičné signály, ako sú pravidelne vzorkované obrázky a mriežky, sa nedajú priamo previesť na geometrické reprezentácie s nepravidelným charakterom, ako napríklad triangulované povrchy či mračná bodov. Keďže nástroje, ktoré produkujú tieto 3D dáta sú čoraz dostupnejšie, toto rozšírenie je pre plánovanie zákrokov v digitálnej medicíne stále viac a viac potrebné. Cieľom tejto práce je preskúmať využitie techník hlbokého učenia na analýzu trojuholníkových sietí. Na úlohu automatickej segmentácie zubov v povrchových skenoch čeľustí, automatizácie žiadanej v priemysle, je v tejto práci navrhnutý a vyhodnotený prístup založený na rekurentných viacpohľadových neurónových sieťach. Tento algoritmus prekonáva jednak konvenčný segmentačný algoritmus založený na metóde 3D Graph-Cutu, rovnako ako aj iné neeuklidovské metódy spracovávajúce mračná bodov či priamo štruktúru mešov. Na komplexných ortodontických prípadoch obsahujúcich skeny s krivými zubami či naskenovanými ortodontickými aparátmi dosahuje navrhnutý prístup hodnôt 0,966 na metrike váhovaného IoU a 0,382 mm na metrike 95 percentilu Hausdorffovej vzdialenosti. Výsledky sú sľubné pre nasadenie do softvéru na plánovanie zubných zákrokov, čo by zubným lekárom zefektívnilo pracovný postup a umožnilo im venovať viac pozornosti na samotnú liečbu.
segmentácia meshov, segmentácia zubov, dentálne skeny, geometric deep learning, rekurentné viacpohľadové neurónové siete, ConvLSTM, PointNet, PointNet++, MeshCNN
Termín obhajoby
24.08.2023
Práce bude zveřejněna
23.08.2025
Výsledek obhajoby
obhájeno (práce byla úspěšně obhájena)
Klasifikace
A
Průběh obhajoby
Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm A.
Otázky k obhajobě
Jazyk práce
angličtina
Fakulta
Fakulta informačních technologií
Ústav
Ústav počítačové grafiky a multimédií
Studijní program
Informační technologie a umělá inteligence (MITAI)
Specializace
Počítačové vidění (NVIZ)
Složení komise
prof. Ing. Adam Herout, Ph.D. (předseda) doc. Ing. Martin Čadík, Ph.D. (člen) Ing. František Grézl, Ph.D. (člen) Ing. Michal Hradiš, Ph.D. (člen) Ing. David Bařina, Ph.D. (člen) doc. Mgr. Adam Rogalewicz, Ph.D. (člen)
Posudek vedoucíhodoc. Ing. Michal Španěl, Ph.D.
Tibor Kubík put a lot of energy and enthusiasm into his diploma thesis what is evident on its exceptional extent and quality. He became a great expert in the field. His publishable research results also practically usable in clinical practice prove that he is also very capable of understanding real clinical problems and applying his theoretical knowledge in practice. He proved his very good technical skills and attention to detail in the implementation and experiments. I really enjoyed supervising this thesis!
Thematically, the assignment follows bachelor's thesis where Tibor Kubík focused on detection of landmark points on dental scans, and it is also a continuation of FIT's partnership with the TESCAN 3DIM company for which the segmentation of dental scans more robust against various atypicall cases is a very attractive topic.
Successfully solving the assignment required studying the latest trends in deep learning for 3D mesh processing, adaptation of published state of the art methods to the given task and a large amount of experimental work.
The extent to which the student fulfilled the assignment exceeds normal expectations for a diploma thesis. In addition to experiments with so-called multi-view approach, he expanded the work with experiments with most recent architectures like PointNets and MeshCNNs what required a lot of changes because of their very different nature.
The student searched for and studied a number of recently published scientific papers and he became an expert on the current state of knowledge in the topic of processing 3D models using various types of neural networks like common convolutional ones and graph neural networks.
The student devoted himself to the topic with great interest and regularly consulted his proposals for next steps. A large amount of work was completed in the winter semester before his departure for an Erasmus stay abroad. Nevertheless, he still found time to further expand his experiments with other architectures.
The work was completed on time and my minor comments on carefully prepared technical report were addressed.
We plan to publish the results of the work in a scientific journal.
Známka navržená vedoucím: A
Posudek oponentaprof. Dr. Ing. Pavel Zemčík, dr. h. c.
The presented work is very well done. The text of the work is nicely structured and readable, written in a good English and the experimental results of the work based on the software created by the student are very good as well. Overall, the work is simply excellent.
Stupeň hodnocení: značně obtížné zadání
The assignement of the presented diploma thesis has benn. to my opinion, quite difficult as it required extended self-study by the student as well as extensice experimental work.
Stupeň hodnocení: zadání splněno a práce obsahuje podstatná rozšíření
To my opinion, the assignement of the thesis has not only been fulfilled but it was exceeded as the student experimentally evaluated more possible approaches to the solution.
Stupeň hodnocení: přesahuje obvyklé rozmezí
The text of the thesis is unusually long and it contains in total 74 pages (plus annexes).
The presentation level of the thesis text is very good, its structure is logical and it is well understandable for readers. Perhaps a bit more attention could have been paid to the titles of the subchapters some of which are not that explanatory when looking at the Contents of the text.
On the formal side, the work is done excellently, except for minor imperfections, such as e.g. quite empty pages (e.g. 2, 30...) some of which with "text orphan" (e.g. 2).
The work with literature is excellent, the work contains 80 references, most of which in pefect format.
The algorithm and software created as a result of the work is excellent and to my opinion fully functional.
The results are original and they are, to my opinion, very well exploitable in healthcare applications for teeth segmentation.
Známka navržená oponentem: A
Důvod odložení zveřejnění
Zveřejnění této práce je odloženo v souladu s ustanovením § 47b zákona č. 111/1998 Sb. o vysokých školách a o změně a doplnění dalších zákonů (zákon o vysokých školách), ve znění pozdějších předpisů.