prikaz prve stranice dokumenta Računalom potpomognuto učenje u internoj medicini zasnovano na digitalnoj obradi slike
Rad nije dostupan
magistarski rad
Računalom potpomognuto učenje u internoj medicini zasnovano na digitalnoj obradi slike
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2008. urn:nbn:hr:168:047426
Šamšalović, Marko
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zavod za elektroniku, mikroelektroniku, računalne i inteligentne sustave

Citirajte ovaj rad

Šamšalović, M. (2008). Računalom potpomognuto učenje u internoj medicini zasnovano na digitalnoj obradi slike (Magistarski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:047426

Šamšalović, Marko. "Računalom potpomognuto učenje u internoj medicini zasnovano na digitalnoj obradi slike." Magistarski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2008. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:047426

Šamšalović, Marko. "Računalom potpomognuto učenje u internoj medicini zasnovano na digitalnoj obradi slike." Magistarski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2008. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:047426

Šamšalović, M. (2008). 'Računalom potpomognuto učenje u internoj medicini zasnovano na digitalnoj obradi slike', Magistarski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 18.04.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:047426

Šamšalović M. Računalom potpomognuto učenje u internoj medicini zasnovano na digitalnoj obradi slike [Magistarski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2008 [pristupljeno 18.04.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:047426

M. Šamšalović, "Računalom potpomognuto učenje u internoj medicini zasnovano na digitalnoj obradi slike", Magistarski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2008. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:047426

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:047426
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovRačunalom potpomognuto učenje u internoj medicini zasnovano na digitalnoj obradi slike
Naslov (engleski)Computer aided learning in internal medicine based on digital image processing
AutorMarko Šamšalović
VIAF: 305655240
MentorZoran Kalafatić (mentor)
Član povjerenstvaSven Lončarić (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaZoran Kalafatić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaŽeljko Hocenski (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
(Zavod za elektroniku, mikroelektroniku, računalne i inteligentne sustave)
Zagreb
Datum i država obrane2008-11-27, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Obradba informacija
Univerzalna decimalna klasifikacija
(UDC)		004 - Računalna znanost i tehnologija. Računalstvo. Obrada podataka
61 - Medicina
Sažetak
Jedan od većih problema kod ultrazvučne dijagnostike je u tome što dijagnostičar mora imati dosta iskustva za tumačenje ultrazvučnih slika. Ovaj magistarski rad bavi se načinima kako pomoći mladim liječnicima i studentima medicine u bržem svladavanju tog problema. Predloženi algoritmi za pomoć pri učenju pronalaženja granica u ultrazvucima su morfološki gradijent (s dva različita strukturna elementa), Sobelov operator i Cannyjev algoritam. Za svaki od algoritama je razvijena i priprema slike radi dobivanja što boljih rezultata. Parametri za algoritme i odgovarajuće pripreme slika određeni su na grupi ultrazvučnih slika štitnjače. Nakon toga su testirani na velikoj testnoj skupini ultrazvučnih slika i određen je najbolji algoritam. Na kraju su svi algoritmi ugrađeni u program za podršku učenju u internoj medicini i određene su buduće faze u razvoju dotičnog programa.
Sažetak (engleski)
One of the biggest problems in ultrasound diagnostics is the fact that the person who is doing the diagnostics must have big experience to be able to interpret it correctly. These theses are about ways to aid young doctors and medicine students in faster acquiring of that experience. Following algorithms are proposed: morphological gradient (with two different structuring elements), Sobel operator and Canny algorithm. Image preparation for better results is developed for each of those algorithms. Parameters for those algorithms and image preparations are calculated on a group of thyroid gland ultrasounds. Algorithms were later tested on a large test group of ultrasounds and the best algorithm was found. All of the algorithms were later implemented in software for aid in learning in internal medicine. Next phases of software development were established.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:047426
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: poslijediplomski znanstveni (magistarski)
Akademski / stručni naziv: magistar inženjer računarstva (mag. ing. comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
RepozitorijRepozitorij FER-a
Datum i vrijeme pohrane2020-06-05 06:34:33

(©) Nacionalna i sveučilišna knjižnica u Zagrebu 2015. Sva prava pridržana. | Hrvatske bratske zajednice 4 p.p. 550, 10000 Zagreb, Hrvatska Tel. ++ 385 1 616-4040
OIB: 84838770814 | IBAN: HR66 2340 0091 1000 1008 1, Porezni broj (PDV identifikacijski broj) - VAT Number: HR84838770814
Prijava u repozitorij