Segmentation of kidney tumor in CT data

Tato diplomová práce se zabývá segmentací nádorových lézí ledvin v CT datech. V teoretické části práce je rozebrána anatomie a patologie ledvin. Dále je pak obecně uveden princip segmentace, konvenční metody a segmentace pomocí strojového učení. V neposlední řadě jsou popsány konvoluční neuronové sítě, které byly zvoleny jako nástroj pro segmentaci v této semestrální práci. V praktické části je navržen algoritmus konvolučních neuronových sítí v programovacím jazyce Python. Tento algoritmus byl následně otestován na anotovaných datech z databáze KiTS19.This diploma thesis deals with the kidney tumor segmentation in CT data. First kidney anatomy and pathology is discussed. Following topics are the conventional segmentation techniques and segmentation techniques using machine learning. In the final part, the convolutional neural network is discussed as its algoritm was used for segmentation in the practical part, in which algoritm for segmentation was designed in Python programming language. This algoritm was tested and evaluated using databaze KiTS19.