|
|
Implementace modelu hlubokého učení pro segmentaci patologických tkání v objemových MRI datech mozku
Malík, Michael ; Nemčeková, Petra (oponent) ; Chmelík, Jiří (vedoucí práce)
Bakalářská práce pojednává o problematice segmentace obrazů s využitím modelu hlubokého učení. V teoretické části seznamuje čtenáře s anatomií a vybranými patologiemi mozku. Dále je zmíněna konstrukce MR přístroje a vznik obrazu pomocí MR. V závěru teoretické části jsou popsány možnosti segmentace obrazu s využitím architektur hlubokého učení a vybraný veřejně dostupný dataset. Cílem praktické části je otestovat zmíněný dataset, předzpracovaná data a získat výsledky segmentace snímků u jednotlivých pacientů z přiloženého modelu neuronové sítě. Závěrem jsou dosažené výsledky vhodně diskutovány.
|
|
|
Implementace modelu hlubokého učení pro segmentaci obratlů v CT datech
Blažková, Lenka ; Chmelík, Jiří (oponent) ; Nohel, Michal (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se věnuje problematice segmentace obratlů v CT datech s využitím hlubokého učení. Nejprve je vytvořena teoretická rešerše zaměřená na anatomii a patologie páteře a obratlů, na CT systémy a na modely hlubokého učení pro segmentaci obratlů z 3D dat. Další část obsahuje podrobnější popis vybraného modelu pro segmentaci obratlů. V páté části je popsána samotná implementace vybraného modelu a navržená modifikace společně s výsledky na příslušné databázi. Nakonec je model s modifikací použit na klinická data poskytnutá vedoucím a popsána jeho úspěšnost na nich.
|
|
|
Analýza diagnostických parametrů srdce ve 4D CINE MRI datech
Panáček, Oldřich ; Harabiš, Vratislav (oponent) ; Chmelík, Jiří (vedoucí práce)
Tato práce je věnována výpočtu a analýze parametrů srdeční funkce, které je možné stanovit z obrazových dat pořízených magnetickou rezonancí. Pro výpočet byly použity ručně anotované snímky pořízené v krátké srdeční ose. Objemové parametry byly dopočítány přímo z obrazových dat sečtením voxelů náležejícím k příslušným strukturám srdce a následným vynásobením objemem voxelu. Funkční parametry byly následně dopočítány dle oficiálních definic z objemových parametrů. Dále byla stanovena tloušťka stěny myokardu levé komory pomocí modifikované radiální metody a kontraktilita myokardu pomocí segmentální deformační analýzy. Výsledné hodnoty byly vyneseny do tabulky a zobrazeny box–ploty. Dále byla provedena korelační analýza a následná zkouška klasifikačního stromu na vypočtených datech.
|
|
|
Segmentace patologických tkání v objemových MRI datech mozku s využitím hlubokého učení
Nantl, Ondřej ; Kolář, Radim (oponent) ; Chmelík, Jiří (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se věnuje segmentaci ischemických ložisek z T1 vážených MRI skenů pomocí metod hlubokého učení. V teoretické části jsou shrnuty anatomie mozku, jeho zobrazování pomocí MRI, dostupné datasety pro tvorbu metod k automatické segmentaci patologické mozkové tkáně a metody segmentující ischemickou mozkovou tkáň s využitím hlubokého učení. V praktické části je popsán využitý dataset, jeho předzpracování, navržené architektury modelů hlubokého učení (U-Net) a jejich trénink. Metody byly implementovány v programovacím jazyce Python. Dále jsou uvedeny dosažené výsledky a jejich diskuze.
|
|
|
Pokročilá registrace obrazových sekvencí z videooftalmoskopu
Dufková, Barbora ; Chmelík, Jiří (oponent) ; Kolář, Radim (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se věnuje problematice registrace oftalmologických video sekvencí. Popisuje základní geometrické transformace, které lze k registraci využít. Jsou také uvedeny základní metody registrace obrazů, ze kterých je vybrána nejvhodnější varianta pro tuto aplikaci. Ta je poté implementována pomocí skriptu vytvořeného v prostředí MATLAB. Navržená metoda je dále objektivně vyhodnocena metodou jasového profilu, pomocí vzájemné informace a korelace a pomocí skeletonu sítnicových cév. V diskuzi je řešen vliv polynomiální transformace na registraci a možné optimalizace algoritmu.
|
|
|
Tření a mazání fascií
Chmelík, Jiří ; Daniel, Matej (oponent) ; Vrbka, Martin (vedoucí práce)
Diplomová práce byla součástí projektu „Regenerace a lubrikace fascií hyaluronanem“ společnosti Contipro a.s., jehož hlavním cílem je vývoj injekčního léčebného přípravku. Přibývá počet pacientů trpící tzv. bolestí myofasciálního původu v dolní části zad. Příčinou bolesti je zvýšená viskozita kyseliny hyaluronové, která je produkována mezi vrstvami fascií. Pokud je viskozita nízká, tak nedochází k ovlivňování vrstev fascií a součinitel tření je nízký. Úkolem přípravku je zlepšit klouzavý pohyb fascií a ulevit pacientovi od bolesti. Hlavní složkou léčebného přípravku je kyselina hyaluronová. Součástí projektu byla reologická a tribologická analýza vzorků kyseliny hyaluronové. Pro analýzu součinitele tření byl vytvořen tribologický model fascií v konfiguraci pin-on-plate. Na základě použitých modelů fascií byla zjištěna závislost mezi součinitelem tření a viskozitou u nativních roztoků kyseliny hyaluronové. U modelů a reálných fascií se zjistilo, že nativní roztok (Bonharen) dosahoval lepších třecích vlastností nežli roztoky derivátů kyseliny hyaluronové. Tyto analýzy přispěly nejen k vývoji léčebného přípravku, ale i pro vznik dalších studií, které by se chtěly zabývat biotribologií fascií.
|
|
|
Image filtration effect on quality of subtractive angiography-based CT brain images of blood-vessels
Šipula, Samuel ; Nohel, Michal (oponent) ; Chmelík, Jiří (vedoucí práce)
The aim of the bachelor thesis is to design filtering methods for the resulting quality of digital subtraction angiography. The role of filtration in this case is to suppress noise and strong structures to enhance vessel anatomy. Real patient data obtained using a computed tomography system are available for this purpose. In this work, the emphasis is mainly on noise suppression. Individual filtration techniques were implemented in MATLAB. The work further acquaints the reader with the theory of vascular supply to the brain, its imaging methods and the description of filters as discrete operators.
|
|
|
Lokalizace intrakraniálních hemoragií v axiálních řezech CT snímků hlavy.
Kopečný, Kryštof ; Chmelík, Jiří (oponent) ; Nemček, Jakub (vedoucí práce)
Tématem této práce je lokalizace intrakraniálních krvácení na snímcích počítačové tomografie pomocí jednofázového a dvoufázového detektoru založených na konvolučních neuronových sítích. Práce mimo základní poznatky z umělé inteligence klíčové pro pochopení procesu detekce objektů podává medicínské informace o patologii a zobrazování krvácení. Znalosti ze zmíněných okruhů se využijí pro vlastní návrh algoritmu pracujícím s veřejně dostupnými databázemi CT snímků hlavy a jejich anotací CQ500 a BHX. Součástí práce je vyhodnocení výsledků a jejich diskuse.
|
|
|
Segmentation and morphological analysis of mouse embryo choroid plexus
Parobková, Viktória ; Jakubíček, Roman (oponent) ; Chmelík, Jiří (vedoucí práce)
The Choroid Plexus is a regulated gate between blood and cerebrospinal fluid and takes place in several functions connected with the neural system. However, many functions are still unknown caused by the fragility, location and shape of the plexus. Thus the noninvasive techniques are used to access this crucial brain component located within the ventricles. Moreover, there is a link between its shape and brain pathologies. This project aimed to extract the ChP of the 4th ventricle by implementing segmentation methods followed by morphological analysis to discover patterns between the shape and disease.
|
|
|
Thrombi detection in main brain arteries in CT image data
Líška, Martin ; Nemček, Jakub (oponent) ; Chmelík, Jiří (vedoucí práce)
The master’s thesis deals with automatic preprocessing, segmentation and consecutive analysis of volume data of anonymized patient CTA acquisitions with an indication of stroke. Preprocessing of volume data is an essential step for proper vascular tree segmentation and analysis. The region growing method was used to segment the vascular tree of the brain. After extracting the vascular tree, the labeling of individual branches was applied in the algorithm and the appropriate features were extracted. The analysis examined the features of vessel lengths, their diameter and local brightness profiles, which are important indicators of possible stenosis or occlusion of the main vessels of the brain. The output of the algorithm are various modalities of diagnostic, assisted visualizations of the segmented vascular tree. The segmentation and analysis algorithm of cerebrovascular system was created in the MATLAB programming environment.
|
host ::
RSS.