Bogacsovics, GergőVarga, Roland2023-05-032023-05-032023-05-02https://hdl.handle.net/2437/3516172019-ben a COVID-19 világjárvány kitörése alapjaiban változtatta meg mindennapjainkat. A fertőzés gyors és megállíthatatlan terjedése óriási terheket rótt minden szektorra, ennek következtében azonnali cselekedtre volt szükség. Kutatásom célja egy olyan rendszer megalkotása volt, amely összehasonlítja a különböző mélytanulási architektúrákat, majd segít kiválasztani a megfelelő képszegmentálási algoritmust az orvosi képalkotás területén. Olyan eszközt akartam kifejleszteni, amely lehetővé teszi az egészségügyben dolgozók számára, hogy megalapozott döntéseket hozzanak arról, hogy melyik mélytanulási architektúra és képszegmentáló algoritmus lenne a legelőnyösebb az orvosi képalkotási projektek számára. Felmérésemhez 3 darab neurális hálózatot választottam. Ezek a UNet, ResUNet és a PSPNet voltak. Majd összehasonlítottam az egyes architektúrák teljesítési képességét különböző szempontok alapján.41huszegmentálásneurális hálókoronavírusDEENK Témalista::InformatikaHozzáférhető a 2022 decemberi felsőoktatási törvénymódosítás értelmében.