Segmentation of Three-Dimensional Cardiac Images Using Deep Neural Network

U sklopu ovog rada objašnjene su umjetne neuronske mreže s naglaskom na konvolucijske duboke neuronske mreže. Objašnjen je proces učenja neuronske mreže kao i korištene funkcije gubitka, regularizacije i problemi pri učenju. Predstavljeni su hiperparametri i optimalan odabir istih. Odabrana je prigodna arhitektura koja se temelji na konvolucijskim mrežama za problem semantičke segmentacije te je izvedena i modificirana implementacije iste. Na kraju rada prikazani su rezultati i moguće daljnje preinake za kvalitetniju segmentaciju.In this paper we introduced artificial neural networks with focus on deep convolutional neural networks. We described the learning process of a neural network as well as loss functions, regularizations and problems faced in the process of learning. We introduced hyperparameters and choosing their optimal values. We chose suitable architecture based on convolutional neural networks for problem of semantic segmentation and we implemented given architecture. In the end we presented the results and possible modifications for better segmentation