|
|
Segmentace arteriální stěny v obrazech sítnice s vysokým rozlišením
Polachová, Natálie ; Odstrčilík, Jan (oponent) ; Kolář, Radim (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zaměřuje na automatickou segmentaci arteriálních stěn sítnice na snímcích pořízených pomocí adaptivní optiky. Adaptivní optika je neinvazivní zobrazovací metoda, která poskytuje vysoké laterální rozlišení a umožňuje detailní pozorování mikrostruktur sítnice, včetně arteriálních stěn. Tato technologie je klíčová pro včasnou diagnostiku vávažných onemocnění, jako je arteriální hypertenze a diabetická retinopatie. Hlavním cílem práce byla detekce lumen arterie a segmentace jejích stěn. Pro detekci lumen byly využity morfologické a filtrační techniky. Pro segmentaci arteriálních stěn byly analyzovány jasové profily podél detekovaného lumen a využity metody aktivních kontur a splajnů. Výsledky ukazují, že metoda segmentace pomocí aktivních kontur zvyšuje přesnost detekce arteriálních stěn, zejména v oblastech s vysokým kontrastem. Tato práce shrnuje poznatky a navrhuje zlepšení detekce vnitřní strany stěny arterie, která snižuje úspěšnost segmentace v této práci.
|
|
|
Registrace obrazových dat sítnice pomocí evolučních algoritmů
Matoušek, Šimon ; Mézl, Martin (oponent) ; Odstrčilík, Jan (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se věnuje problematice registrace snímků oční sítnice. Nejprve je v úvodní kapitole formou literární rešerše shrnuta teorie týkající se evolučních algoritmů a jejich praktického využití, poté jsou popsány různé přístupy registrace obrazu sítnice a transformace obrazu. Zároveň je stručně představena anatomie oka jakožto orgánu klíčového pro vnímání zrakových vjemů. Prostřednictvím programového prostředí MATLAB je v praktické části práce realizována metoda registrace statických a poté i dynamických retinálních snímků, závěrem jsou porovnány výsledky jednotlivých přístupů.
|
|
|
Detekce onemocnění způsobených diabetem na snímcích sítnice
Zapletal, Michal ; Semerád, Lukáš (oponent) ; Kavetskyi, Andrii (vedoucí práce)
Cílem této práce je návrh a implementace algoritmu na detekci exsudátů a mikroaneurysmat na barevných snímcích sítnice. Tato onemocnění jsou prvními projevy diabetické retinopatie a včasné diagnostikování je stěžejní. Navržený algoritmus začíná předzpracováním, kde je odstraněno přebytečné pozadí, zvýšen kontrast pomocí CLAHE a histogram stretching a filtrování šumu. Lokalizace optického disku je založena na iterativním odstranění pozadí a řádkových a sloupcových rozptylech. Detekce exsudátů probíhá na základě gamma korekce, prahování a odstranění optického disku. Detekce mikroaneurysmat je založena na morfologických operacích, hit-or-miss transformaci a principal component analysis (PCA). Testováno bylo celkem na 4 datových sadách s přesností 73,1 % pro exsudáty a 73,3 % pro mikroaneurysmata. Výsledný program by mohl pomoci k automatické detekci onemocnění, které by mohlo ušetřit samotným lékařům čas.
|
|
|
Semantic Segmentation of Pathologies in Retinal Images
Čabala, Roman ; Orság, Filip (oponent) ; Kavetskyi, Andrii (vedoucí práce)
The thesis aimed to segment pathology visible in the retina images, such as exudates, hemorrhages, and microaneurysms. For that, two well known deep neural networks, named U-Net and SegFormer, were trained. To test the performance of the models, one publicly available dataset was used, named IDRiD. Obtained results were reported after analyzing different factors which affected the performance of the models U-Net and Segformer.
|
|
|
Registrace obrazů - aplikace v oftalmologii a ultrasonografii
Harabiš, Vratislav ; Matula,, Petr (oponent) ; Zemčík, Pavel (oponent) ; Kolář, Radim (vedoucí práce)
Registrace medicínských obrazů je v dnešních dnech široce používaná, ale zároveň je i jednou z oblastí zájmu vědeckého výzkumu. Stále nové a vylepšené zobrazovací systémy si žádají stále lepší a výkonnější metody registrace obrazu. Takovou oblastí je i kontrastní ultrazvukové zobrazování. Díky časové proměnlivému kontrastu v obraze, nízkému poměru signál/šum a specifickému šumu typu spekle je registrace ultrazvukových obrazu velice náročná. Dalším problémem je hodnocení kvality registrace. V této dizertační práci je představena metoda registrace ultrazvukových kontrastních sekvencí založena na automatické fragmentaci sekvence do podsekvencí. Následně jsou registrovány obrazy s podobnými vlastnostmi. Dále je představena nová metoda pro hodnocení kvality registrace na základě porovnání perfuzních modelů. Metoda registrace i hodnocení byla testována jak na datech získaných za pomocí fantomu, tak i na reálných pacientských datech. Výsledky pak byly porovnány se standardními metodami publikovanými v odborných článcích. Druhá menší část práce je tvořena ukázkami aplikací různých registračních metod v oftalmologii a návrhy na jejich zlepšení. Jedná se o oblast zobrazovacích systému, kde se registračních metod široce využívá. Kromě jasových registračních metod zde nachází velké uplatnění metody registrace založené na detekci významných bodů. Představené registrační přístupy tak směřují především k detekci těchto významných bodů a stanovení jejich vzájemných korespondencí v jednotlivých obrazech.
|
|
|
Aplikace pro rozpoznávání sítnice lidského oka
Drozd, Radek ; Hájek, Josef (oponent) ; Drahanský, Martin (vedoucí práce)
Rozložení cévního řečiště v sítnici lidského oka je pro každého jedince unikátní, jedná se proto o velmi důležitou biometrickou charakteristiku. Zpracování barevného snímku sítnice může figurovat jako jedna z částí zamýšleného biometrického systému. V této bakalářské práci je popsán algoritmus pro automatickou extrakci cévního řečiště, lokalizaci slepé a žluté skvrny, nalezení bodů větvení cév a jejich uložení jako biometrické šablony. Algoritmus byl implementován v programovacím jazyce C++ za použití knihovny OpenCV a testován na barevných snímcích sítnice pořízených fundus kamerou. Výsledný program běží v digitálním signálovém procesoru firmy Texas Instruments. Práce obsahuje úvod do biometrie, zpracování signálů a anatomie oka.
|
|
|
Biometrie s využitím videosekvencí sítnice
Oweis, Kamil ; Odstrčilík, Jan (oponent) ; Kolář, Radim (vedoucí práce)
Biometrické metody jsou nejmodernější způsob pro rozpoznání a ověření totožnosti osob. Jsou poměrně rychlé, bezpečné a použitelné v různých situacích. V této práci je použita sada snímků oční sítnice získaných použitím video oftalmoskopu. Snímky jsou dále upraveny pro další zpracování, nejprve převedením na černobílý binární obraz, v některých případech pak byla použita binární matice pro popis daného snímku. Poté byla navržena metoda srovnání snímků databáze s referenčním snímkem oční sítnice nazvaná metoda překrytí a posunu. Byla testována sada černobílých a poté i šedých snímků. Všechny výpočty metody byly realizovány v programu Matlab, jehož výsledkem bylo určení nejvíce shodného snímku se snímkem referenčním a vyhodnocení celkové přesnosti programu.
|
|
|
Kriteriální funkce pro registraci obrazů sítnice
Horáková, Pavla ; Kolář, Radim (oponent) ; Harabiš, Vratislav (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá porovnáním kriteriálních funkcí, které jsou využívány při registraci obrazů sítnice oka. Kriteriální funkce vyjadřují míru podobnosti obrazů, a tím značně ovlivňují správnou registraci. Cílem práce je nalezení kriteriální funkce, která je nejvhodnější k přesné registraci snímků. Samotná registrace obrazů je velice složitá, je potřeba zohlednit různé aspekty kriteriálních funkcí, jako je jejich jednoznačnost a rovněž tvar funkce pro různě zkreslené snímky.
|
|
|
Retinal Blood Vessel Segmentation
Nemčeková, Barbora ; Drahanský, Martin (oponent) ; Kavetskyi, Andrii (vedoucí práce)
The retina is an important part of the human eye. Incident light is processed here and moreover, it plays an essential role in diagnosing various diseases. Its early diagnostics can prevent serious consequences, such as blindness. The most common retinal diseases include diabetic retinopathy, as a consequence of diabetes, and age-related macular degeneration. Automatic retinal vessels segmentation facilitates and speeds up the work of an ophthalmologist. This work focuses on retinal blood vessels segmentation and its further classification into thin and thick vessels. The proposed algorithm is based on morphological operations, k-means clustering, and Frangi's algorithm. Evaluation of the proposed method was performed on two publicly available datasets - Drive and HRF. The results obtained represent 69,89 % for sensitivity, 91,55 % for specificity, and 88,63 % for accuracy. Division of the vessels shows, that on average 21,50 % vessels pixels belong to thick vessels and the rest 78,50 % belong to thin vessels.
|
|
|
Multimodální registrace obrazů sítnice
Štohanzlová, Petra ; CSc, Tomáš Suk, (oponent) ; Harabiš, Vratislav (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá možnostmi registrace retinálních snímků z různých modalit, konkrétně optické koherentní tomografie (OCT), skenovací laserové oftalmoskopie (SLO) a fundus kamery. V první fázi práce je zájem soustředěn na registraci obrazu SLO na fundus snímek, což slouží k vymezení oblasti zájmu pro následnou registraci dat z OCT. Závěrečná fáze slouží k nalezení správné pozice B-skenů ve fundus snímku. Na základě prostudování různých registračních metod byl pro registraci v obou případech použit postup využívající výpočet korelačního koeficientu. Pro nalezení optimálních parametrů registrace je použito prohledávání celého prostoru parametrů. V dílčích částech práce pak je vytvořen algoritmus pro vyrovnání OCT B-skenů s následnou detekcí cév a také jednoduchý algoritmus pro detekci cév z fundus snímku. Pro zpřehlednění registrace bylo vytvořeno grafické uživatelské rozhraní, které umožňuje načtení vstupních obrazů a přehledné zobrazení výsledku v několika možných formách.
|
host ::
RSS.