Název:
Zpracování snímku z meibografu a detekce mazových/meibomských žláz
Překlad názvu:
Meibograf Image Processing and Detection of Sebaceous/Meibomian Glands
Autoři:
Sandanus, Michal ; Malinka, Kamil (oponent) ; Rydlo, Štěpán (vedoucí práce) Typ dokumentu: Diplomové práce
Rok:
2023
Jazyk:
slo
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstrakt: [slo][eng]
Táto práca popisuje meibomove žľazy, metódy ich pozorovania a zobrazenia. Predstavuje súčasný stav poznania v oblasti segmentácie očného viečka a meibomových žliaz a na jeho základe je vytvorený funkčný prototyp aplikácie pre riešenie danej problematiky metódami konvolučných neurónových sietí. Segmentácia je vykonávaná 19-vrstvovou adaptáciou architektúry U-Net a architektúrou MobileNetV3-large so segmentačnou hlavicou LR-ASPP. Spojením týchto architektúr boli dosiahnuté hodnoty, ktoré v určitých metrikách presahujú výsledky súvisiacich prác. Aplikácia je implementovaná ako desktopová aplikácia vo frameworku .NET 7.0 s použitím knožnice OpenCV.
This thesis describes meibomian glands, methods of their observation and imaging. The current state-of-the-art in the field of segmentation of the eyelid and meibomian glands is presented, and based on it, a functional prototype of the application for solving the given problem using the methods of convolutional neural networks is created. Segmentation is performed by a 19-layer adaptation of the U-Net architecture and the MobileNetV3-large architecture with the LR-ASPP segmentation head. By combining these architectures, values that exceed the results of related works in certain metrics were achieved. The application is implemented as a desktop application in .NET 7.0 framework using OpenCV library.
Klíčová slova:
convolutional neural networks; detection; machine learning; meibography; meibomian glands; segmentation
Instituce: Vysoké učení technické v Brně
(web)
Informace o dostupnosti dokumentu:
Plný text je dostupný v Digitální knihovně VUT. Původní záznam: http://hdl.handle.net/11012/211928