Ing. Jakub Žitný

Ing. Jakub Žitný

Ing. Jakub Novák

Katedra aplikované matematiky

Táto práca sa zaoberá výskumom zobrazovacích metód v medicíne, klasických prístupov k segmentácii obrázkov, CT a konvolučným neuronovým sietiam. Praktickou časťou je implementácia architektúry 3D UNet pre segmentáciu chrbtice a jednotlivých stavcov z CT obrázkov a jej porovnanie s jej 2D verziou.

Práce na DSpace

Ing. Jakub Žitný

Ing. Viktor Černý

Katedra softwarového inženýrství

Tato práce se zabývá analýzou backendu systému LearnShell, návrhem vylepšení a jejich následnou implementací. Hlavní navržené vylepšení je systém bodových bonusů a penalizací, který byl implementován formou doménově specifického jazyka. Logiku udělování bodových bonusů a penalizací lze naprogramovat pomocí tohoto jazyka. V této práci také analyzuji ceny vybraných poskytovatelů cloudových služeb, kam bude LearnShell v budoucnu migrovat.

Práce na DSpace

Ing. Jakub Žitný

prof. RNDr. Pavel Surynek, Ph.D.

Katedra aplikované matematiky

Tato práce se zabývá výzkumem metod používaných pro detekci a klasifikaci poruch v CT snímcích za použití neuronových sítí. Na základně těchto metod pak popisuje implementaci vlastního řešení, které funguje pro rozpoznávání vnitrolebečního krvácení na CT snímcích mozku. Toto řešení je postaveno na konvolučních neuronových sítích a důraz je kladen především na správné předzpracování vstupních dat a výběr vhodné architektury a jejích hyperparametrů. Výsledný model dosáhl přesnosti, AUC, senzitivity a specificity po řadě 0.963, 0.967, 0.840 a 0.970. Tento výsledek je dobrým základem pro další výzkum a je možné na něj navázat dalšími experimenty.

Práce na DSpace

Ing. Jakub Žitný

Ing. Jiří Kašpar

Katedra softwarového inženýrství

Hlavným cieľom tejto práce je uvedenie funkčnej klastrovej infraštruktúry pre projekt LearnShell 2.0, ktorý je používaný Českým vysokým učením technickým v Prahe. Aby sme dosiahli tento cieľ, najprv sme opísali súčasnú infraštruktúru a posúdili dnešné najznámejšie technológie pre kontajnerovú orchestráciu. Výsledkom je jednoduchý klaster, na ktorom bude LearnShell hostovaný, a zadefinovaný je CI/CD proces pre v klastri existujúce servisy. Náš kód sme pozorne zdokumentovali a kód uvádzame vo svojom vlastnom repozitári.

Práce na DSpace

Ing. Jakub Žitný

Ing. Magda Friedjungová

Katedra aplikované matematiky

Diabetická retinopatie je závažné oční onemocnění, které může vést k úplné slepotě. Včasná diagnostika významně zvyšuje šance na úspěšnou léčbu. V této bakalářské práci jsme vybudovali konvoluční neuronovou síť pro klasifikaci fotografií očního pozadí do 5 fáz diabetické retinopatie. Také jsme představili další studie týkající se automatické diagnostiky diabetické retinopatie a teorie, která za ní stojí.

Práce na DSpace

Ing. Jakub Žitný

Ing. Magda Friedjungová, Ph.D.

Katedra aplikované matematiky

Cílem této práce je pokusit se použít nedávno navržený model generativní adversarialní sítě pro klasifikaci a segmentaci lékařských obrazů a porovnat výsledky s moderními modely GAN, které se v současné době používají pro rozšiřování lékařských dat.

Práce na DSpace

Ing. Jakub Žitný

Ing. Magda Friedjungová

Katedra aplikované matematiky

Zlepšovanie a vyvíjanie nových algoritmov v oblasti machine learningu za-sahuje do každodenného života. So zvyšovaním výkonu a veľkosti datasetovsa úlohy, ktoré boli v minulosti pokladané za nedosiahnuteľné méty, stávajúuchopiteľné a zvládnuteľné. Segmentácia objektov patrí v dnešnej dobe medzibežné úlohy strojového videnia. Má veľké využitie v technológií samojazdiacíchaút, priemysle, obchode a zdravotníctve.Táto práca si kladie za cieľ navrhnutie, natrénovanie a porovnanie výkon-nosti modelu s ostatnými State-of-the-art modelmi vrámci segmentácie CTskenov pacientov. Podáva teoretický základ a oboznamuje čitateľa. V práci jeveľký dôraz kladený na celkovým procesom vývoja takýchto modelov. Ukazujesa, že prototyp navrhnutej neurónovej siete dosahuje vepšie výsledky výsledkyako neurónové siete o väčšom počte parametrov.

Práce na DSpace

Ing. Jakub Žitný

doc. Ing. Kamil Dedecius, Ph.D.

Katedra aplikované matematiky

Tato práce si klade za cíl shrnout různé techniky zlepšování a nejmodernější přístupy použitelné pro úkoly v oblasti lékařského zobrazování. S těmito zna- lostmi jsou implementovány a trénovány modely konvolučních neuronových sítí na datovém souboru muskuloskeletálních rentgenových snímků. Je sledo- ván a diskutován dopad na výkon modelu použitím více metod předzpracování dat.

Práce na DSpace

Ing. Jakub Žitný

Ing. Viktor Černý

Katedra softwarového inženýrství

V této bakalářské práci pracuji na vylepšování aplikace LearnShell~2.0. Mým hlavním cílem je přidat do aplikace analytický modul. Tento modul vypočítává statistická data, která mohou následně býti vyobrazena ve webové aplikaci. Další částí této práce je finanční analýza poskytovatelů cloudových služeb vhodných pro migraci LearnShellu~v budoucnu. Hlavním přínosem je zlepšení LearnShellu pro studenty resp. učitele, kteří LearnShell používají, díky kterému pro ně bude jednodušší studovat resp. učit.

Práce na DSpace

Ing. Jakub Žitný

Ing. Lukáš Bařinka

Katedra softwarového inženýrství

Tato práce řeší návrh, implementaci a testovaní nového řešení pro správu testů v aplikaci LearnShell. Ve stávajícím řešení chybí uživatelksé rozhraní pro tvorbu a správu testů. Řešení tohoto problému začalo analýzou back endu a podobných aplikací. Následoval návrh, vylepšení nástrojů používaných při programovaní frontendu a implementace řešení. Nakonec byla aplikace otestována jak uživately tak automatickými testy. Výsledkem je funkční systém pro správu testů, která se bude používat při výuce na Fakultě informačních technologií ČVUT v Praze.

Práce na DSpace

Ing. Jakub Žitný

Ing. Jiří Kašpar

Katedra softwarového inženýrství

Nasleduici prace pojednava o analyze soucasneho systemu LearnShell, ktery je pouzivan v soucasem vzdelavacim procesu na nasi fakulte. V nize uvedenem textu se podivam na soucasnou situaci, sleduji vsechna stavajici uzka mista, navrhuji reseni pro nektere z nich a definuji cestovni plan, jake jsou dalsi kroky, ktere zde lze provest. Vysvetlim take vybrane pristupy a technologicky zasobnik a porovnam je se soucasnymi trendy na trhu.

Práce na DSpace

Ing. Jakub Žitný

Ing. Milan Dojčinovski, Ph.D.

Katedra počítačových systémů

Tato bakalářská práce se zabývá vývojem modulu pro generování GraphQL API ve webovém frameworku Django. Hlavní část práce řeší rozvoj modulu Simple API, který se zaměřuje na rychlou tvorbu API vycházející z existujících definicí v Django. Práce obsahuje analýzu existujících modulů na integraci API do frameworku Django, nejen ty založené na GraphQL, ale také na architektuře REST. Práce také obsahuje analýzu aktuálního stavu vývoje Simple API a na základě této analýzy je vytvořen návrh na doplnění chybějících funkcí, následovaný jejich implementací. Rozšíření se zabývá nejen prvky důležitými pro funkčnost modulu, ale také integrováním zabezpečení GraphQL serveru proti Denial of Service (DoS) a batching útokům prostřednictvím komplexních dotazů. Práce obsahuje popis vývoje dynamické webové aplikace pro testování výstupního API. Výsledkem práce je rozšíření Simple API a webové prostředí Simple API Admin pro prozkoumání a testování vygenerovaného koncového bodu.

Práce na DSpace

Ing. Jakub Žitný

Ing. Jiří Kašpar

Katedra softwarového inženýrství

Práce se zabývá vývojem nástroje pro komunikaci mezi klasifikačním systémem Grades a aplikací LearnShell. LearnShell, jakožto nezávislá vzdělávací platforma, spravuje svá data interně. Důsledkem je nedostupnost klasifikačních dat studentů v Grades. Navíc, tento problém se netýká pouze aplikace LearnShell. Je předložen návrh a implementace modulu umožňující jednoduchou integraci Grades do jakékoli Node.js aplikace. Předložený návrh modulu je založen na rešerši a analýze Grades API a relevantních webových technologií. Implementovaný modul je dále podroben unit testování a integrován do testovací aplikace. Vyvinutý modul je veřejně a zdarma dostupný skrze NPM. Je přiložen manuál popisující instalaci, nastavení a použití modulu.

Práce na DSpace

Ing. Jakub Žitný

Ing. Tomáš Kalvoda, Ph.D.

Katedra aplikované matematiky

Současný přístup k diagnostice a hodnocení poškození kloubů reumatoidní artritidou je vizuální inspekce rentgenových snímků radiologem, která je obecně drahá, časově náročná a subjektivní. Automatické hodnotící systémy jsou jedním ze spůsobů tyto problémy překonat a zavést do radiologických zpráv více objektivity spolu s rychlejším vyčíslením škody. Možnost vytvoření takového systému bude ukázána na příkladu účasti v RA2 DREAM Challenge. V rámci soutěže na základě několika moderních architektur konvolučních neuronových sítí bude vyvinut systém, který později bude ohodnocen na vypočetním clusteru Cheaha University of Alabama at Birmingham.

Práce na DSpace

Ing. Jakub Žitný

doc. Ing. Kamil Dedecius, Ph.D.

Katedra aplikované matematiky

Pandemie způsobena nemocí COVID-19 je velmi naléhavým problémem, který nadále ovlivňuje životy lidí po celém světě. K překonání této nemoci je nutné včas identifikovat a izolovat infikované pacienty, aby se zabránilo šíření viru. Tradiční detekční techniky založené na molekulární diagnostice, jako například RT-PCR, jsou nákladné, časově náročné a studie ukazují, že jejich spolehlivost značně kolísá. V této práci jsme zkoumali detekci nemoci COVID-19 v rentgenových snímcích hrudníku pomocí konvolučních neuronových sítí. Poznatky z provedené rešerše dále využíváme k implementaci prototypu pro provádění binární detekce a jeho následnému vyhodnocení na souboru otevřených datových repozitářů dostupných online. Tyto výsledky poté porovnáváme se stávajícími řešeními a modely. Naše navrhovaná jednoduchá architektura s názvem BaseNet dosahuje na zvolené testovací sadě dat přesnosti 95.50 % a senzitivity 93.00 %. Zmíněný BaseNet jsme dále spolu s několika dalšími vyladěnými architekturami spojili do souboru modelů, jejichž kombinovaná klasifikační přesnost je 99.50 % s naměřenou senzitivitou 98.50 %.

Práce na DSpace

Ing. Jakub Žitný

Ing. Tomáš Kalvoda, Ph.D.

Katedra aplikované matematiky

Rentgen je jedna z nejlevnějších a nejpopulárnější diagnostických metod. Automatizování takového úkonu může pomoci lékářům ke správné diagnóze. Tato práce se zabývá automatickým detekováním abnormalit z rentgenových snímků pomocí konvolučních neuronových sítí.

Práce na DSpace

Ing. Jakub Žitný

doc. Ing. Kamil Dedecius, Ph.D.

Katedra aplikované matematiky

Tato práce se věnuje nedostatečnému množství dat v doméně zobrazovacích metod v lékařství ve vztahu k viru covid-19, které má za dopad nedostatečně kvalitní klasifikaci přítomnosti tohoto onemocnění. Hlavním cílem je generování a porovnávání rentgenových snímků lidských plic. Práce zkoumá způsoby jak vyřešit problém malého množství snímků pozitivních případů patologie covid-19 použitím , vyhodnocováním a porovnáváním rozličných generativních modelů za cílem vytváření věrohodných obrázků vysoké kvality použitelných ve strojovém učení. Práce srovnává modely z rodiny generativních adversariálních sítí a vyhodnocuje vliv použití takto vygenerovaných obrázků na trénovaní klasifikačních neuronových sítí. Práce si dává za cíl posílit existující klasifikační algoritmy k lepšímu určování infekce virem covid-19 na základě rentgenových snímků plic.

Práce na DSpace

Ing. Jakub Žitný

Ing. Lukáš Brchl

Katedra aplikované matematiky

Tato práce shrnuje nejmodernější techniky pro predikční, klasifikační a segmentační úlohy, konkrétně neuronové sítě. S hlavním zaměřením na konvoluční neuronové sítě pro klasifikaci snímků. Praktická část obsahuje implementace modelů konvoluční neuronové sítě nad binární klasifikační úlohou pro rentgenové snímky různých částí těla, a následné porovnání výsledků s již existujícími modely.

Práce na DSpace

Ing. Jakub Žitný

doc. Ing. Štěpán Starosta, Ph.D.

Katedra aplikované matematiky

Tato práce pojednává o základech strojového učení a dále se zaměřuje na moderní techniky strojového vidění v oblasti lékařských zobrazovacích metod. Součástí práce je implementace prototypu pro klasifikaci rentgenových snímku z MURA datasetu.

Práce na DSpace

Ing. Jakub Žitný

Katedra softwarového inženýrství

Tato bakalářská práce ze zaměřuje na vylepšení stávajícího modulu pro detekci plagiátorství v LearnShellu. Cílem této práce je vytvořit front-end React aplikaci s důrazem na uživatelský prožitek, která pomůže učitelům zobrazovat podezření na plagiátorství a jejich následné řešení. Další část této práce se zaobírá vylepšením samotného algoritmu pro detekci plagiátů. Tato práce popisuje celý proces takovéhoto vývoje od analýzy a praktických příkladů a popisu implementace všech stanovených cílů, tak i další teoretické možnosti pro budoucí vylepšení.

Práce na DSpace

Ing. Jakub Žitný

Katedra softwarového inženýrství

LearnShell je webovou aplikací pro automatickou opravu shellovských úloh s chybějící funkcionalitou pro vyhledávání. Tato práce se zabývá analýzou, návrhem, implementací a testováním nového chytrého vyhledávacího modulu pro zmíněný systém. Cíle bylo úspěšné dosaženo. Modul — který byl postaven na open-source vyhledávači Elasticsearch — podporuje fulltextové a inkrementální vyhledávání v reálném čase, boolovské operátory a několik typů dotazů.

Práce na DSpace

Ing. Jakub Žitný

Ing. Jiří Kašpar

Katedra softwarového inženýrství

Tato bakalářská práce se zabývá návrhem a vývojem analytického modulu do systému LearnShell pro studenty a učitele. Nejprve jsou analyzované možnosti a následně je navrhnuto řešeni pomoci funkčnich a nefunkčnich požadavků. V druhé hlavni části jsou potom popsány konkrétni výstupy modulu, jehi implementace a analýza. Výstupem je modul, která informuje uživatele pomoci vzdělávacich dashboardů o současných relevantnich informacich a o předpovidanýh výkonech studentů s využitim statistické predikce.

Práce na DSpace

Ing. Jakub Žitný

Mgr. Jan Spěvák, Ph.D.

Katedra aplikované matematiky

Táto práca aplikuje výzkum v oblasti počítačového videnia a konvolučních neurónových sietí. Praktickou častou je trénovanie a implementácia detekcie objektov pre legitimizačné opatrenia. Automatizácia týchto opatrení nahradzuje súčasnú manuálnu legitimizáciu a umožnuje ich nasadenie vo väčších rozmeroch.

Práce na DSpace

Ing. Jakub Žitný

Ing. Magda Friedjungová, Ph.D.

Katedra aplikované matematiky

Rakovina kůže je dnes jedna z nejčastěji se vyskytujících rakovin na světě. Pro vyšetření povrchu kůže se používá dermoskop, jenž pořizuje samotné dermoskopické snímky kůže. Tyto snímky dokáží zachytit detaily, které mohou lidskému oku uniknout. Tyto snímky pak posuzují v mnoha případech dva lékaři, jeden který určuje diagnózu a druhý který ho kontroluje (určuje vlastní diagnózu). V dnešní době tato role kontrolujícího lékaře může být nahrazena přesnými klasifikačními modely, jenž potřebují velké množství dat, kterých je bohužel nedostatek. Tato práce zkoumá využití hlubokých generativních modelů v generování dermoskopických obrázků, které by pomohly řešit zmíněný problém s nedostatkem dat. S generativním modelem StyleGAN2ADA bylo v této práci dosaženo zlepšení klasifikačního modelu v rozeznání dvou typů kožních onemocnění NV a MEL, resp. jejich sensitivit o 4.29 \% a 0.72 \% oproti použití klasické augmentace dat.

Práce na DSpace

Ing. Jakub Žitný

Ing. Miroslav Čepek, Ph.D.

Katedra aplikované matematiky

Zvyšující se složitost moderních modelů strojového učení z nich udělala neprůhledné černé skříňky, což komplikuje jejich nasazení v kritických oborech jako například zdravotnictví. Tato práce zkoumá obor vysvětlitelné umělé inteligence z pohledu lékařského snímkování a detailně popisuje několik vhodně zvolených nejmodernějších vysvětlovacích metod. Tyto vysvětlovací metody jsou následně vyhodnoceny na modelech Resnet50 a Vision transformer natrénovaných na úloze detekce onemocnění covid-19 na základě rentgenových snímků hrudníku.

Práce na DSpace

Ing. Jakub Žitný

doc. Ing. Pavel Kordík, Ph.D.

Katedra aplikované matematiky

Github je miestom kde developeri pracujú na projektoch a svoju prácu zdielajú s ostatnými. Uložisko sa postupom času stalo miestom s najväčšou code-base na svete. Ktokoľvek kto sa rozhodne zapojiť do vývoja, vytvoriť balíček alebo knižnicu tak môže urobiť. Vďaka tomu vzniká nepreberné množstvo nových projektov, ktoré posúvajú hranice v oblasti technológií. Postupne ako technológia dozrieva sa dostáva do širšieho povedomia developerov. Nástroj sa začína integrovať do iných knižníc a iné projekty integrujú časti tohto riešenia. Developeri ho vyvíjali v dobrej viere, že ho komunita bude ďalej používať a podporovať. Postupom času, ako vznikali alternatívy, riešenie zastaralo a developeri ho začali opúšťať. Odliv ľudí ma za následok zníženie kvality kódu a postupný zánik projektu. Táto práca si dáva za cieľ analyzovať informácie o repozitároch za účelom zistenia kvality repozitára a jeho životnosti.

Práce na DSpace