|
Pokročilé metody segmentace cévního řečiště na fotografiích sítnice
Svoboda, Ondřej ; Jan, Jiří (oponent) ; Odstrčilík, Jan (vedoucí práce)
Segmentace cévního řečiště je častým krokem při zpracování retinálních obrazů. V dnešní době existuje řada automatických metod segmentace cévního řečiště. Tyto metody jsou založeny na mnoha přístupech. Od přizpůsobené filtrace, přes metody využívající rozpoznávání vzorů, až po algoritmy využívající klasifikace obrazu. Použití automatických metod při zpracování retinálních snímků výrazně urychluje a zjednodušuje diagnostiku retinálních onemocnění. Při zpracování automatickými segmentačními algoritmy je jednou ze stěžejních částí prahování obrazu, a právě prahování fundus snímků se věnuje tato práce. Je zde popsána řada prací využívajících globální a lokální prahovací metody, a zejména metody klasifikace obrazu pro segmentaci cévního řečiště ze snímků sítnice. Následně byla na výsledky dvou metod segmentace cévního řečiště použita metoda klasifikace obrazu s učením. Z dosažených výsledků byla posléze stanovena schopnost daných metod segmentovat cévní řečiště. Použitím klasifikace obrazu namísto globálního prahování došlo u první metody na zdravé části databáze k poklesu sensitivity na 63,32 % a přesnosti na 94,99 %. Naopak u specificity byl zaznamenán nárůst na 95,75 %. U druhé metody bylo dosaženo sensitivity 69,24 %, specificity 98,86 % a přesnosti 95,29 %. Kombinací výsledků obou metod bylo dosaženo sensitivity 72,48 %, specificity 98,59 % a výsledné přesnosti 95,75 %. Tímto nebyl s použitím daného klasifikátoru potvrzen předpoklad, že klasifikace obrazu s učením je oproti prostému prahování efektivnější. Zároveň bylo však prokázáno, že rozšíření příznakového vektoru kombinací výsledků z obou metod došlo k nárůstu sensitivity, specificity i přesnosti.
|
|
Software pro automatickou extrakci dat k analýze mozkové konektivity
Bujnošková, Eva ; Schwarz, Daniel (oponent) ; Jan, Jiří (vedoucí práce)
Mozek; složitý systém, o kterém chce lidstvo hodně vědět, ale stále toho ví velmi málo. S rozvojem moderní techniky se veřejnosti dostává nových neurozobrazovacích metod, mezi nimiž má své místo i magnetická rezonance. Nestačí již však zobrazovat pouze strukturní povahu mozku, vědci se stále více zabývají funkčními stavy - výborně jim k tomu slouží funkční magnetická rezonance. Zkoumají se jednotlivé oblasti, ale také komunikace napříč mozkem, aby tak byly objasněny příčiny lidského chování a funkčních poruch. Tato práce se věnuje zkoumání mozkové konektivity, využívá parcelaci dle anatomických atlasů a pokouší se zavést znalosti teorie grafů jako jednu z možností určení vztahů mezi mozkovými centry a oblastmi. Práce představuje vytvořený software pro extrakci matice konektivity a následné zpracování a vizualizaci grafu.
|
|
Mapování pohybových artefaktů ve fMRI
Nováková, Marie ; Kremláček, Jan (oponent) ; Jan, Jiří (vedoucí práce)
Tato práce shrnuje princip magnetické rezonance a metodu funkční magnetické rezonance. Je zaměřena na projevy pohybových artefaktů ve fMRI datech a na metody předzpracování snímků, především jejich zarovnání. Zabývá se možností využití pohybových parametrů získaných při procesu zarovnání funkčních skenů k vytvoření map projevu pohybových artefaktů. V práci jsou navrženy, implementovány a testovány tři metody sloužící k vytvoření pravděpodobnostních, výkonových a statistických skupinových map ukazujících místa typicky postižená pohybovým artefaktem.
|
|
Porovnání pokročilých přístupů pro analýzu fMRI dat u oddball experimentu
Fajkus, Jiří ; Jan, Jiří (oponent) ; Provazník, Ivo (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá zpracováním a analýzou dat, získaných při experimentálním vyšetření pomocí funkční magnetické rezonance. Jedná se experimentální úkol typu oddball, jehož cílem je vyšetření kognitivních funkcí subjektu. V rámci práce jsou popsány principy funkční magnetické rezonance, možnosti tvorby experimentálních úkolů, zpracování naměřených dat, modelování odpovědi organismu a statistická analýza. Dále je proveden rozbor jednotlivých částí předzpracování a analýza s použitím reálných experimentálních dat. Klíčovou náplní práce je návrh a realizace modelu, umožňujícího pokročilou kategorizaci stimulů s ohledem na typ předchozího vzácného podnětu a počet častých podnětů v intervalu mezi nimi. Tento model svým podrobnějším členěním umožňuje hlubší studium cerebrálních procesů spojených s především s pozorností, pamětí, očekáváním nebo potřebou kognitivního uzavření. Druhým bodem práce je hodnocení modelů hemodynamické odezvy, které se uplatňují při statistické analýze dat z fMRI experimentu. V práci je provedeno porovnání bázových funkcí, tedy modelů hemodynamické odezvy na experimentální stimulaci, použitých pro obecný lineární model. Výsledkem je zhodnocení účinnosti detekce aktivovaných voxelů, míry falešné pozitivity a výpočetní i uživatelské náročnosti.
|
|
Porovnání metod efektivní a funkční konektivity ve funkční magnetické rezonanci
Gajdoš, Martin ; Schwarz, Daniel (oponent) ; Jan, Jiří (vedoucí práce)
Funkční magnetická rezonance (fMRI) je důležitá neurozobrazovací metoda, používaná ke studiu mozku. Cílem této práce je vytvořit softwarový nástroj pro porovnání dvou souměřitelných metod pro zjišťování funkční a efektivní konektivity ve fMRI datech. V této práci jsou shrnuty základní poznatky o zobrazování magnetickou rezonancí a o zobrazování pomocí fMRI. Dále se práce zabývá metodami funkční a efektivní konektivity, detailně metodami dynamického kauzálního modelování (DCM), analýzy nezávislých komponent (ICA) a Grangerova kauzálního modelování (GCM). V práci je představena praktická implementace metody DCM v toolboxu SPM a metody ICA v toolboxu GIFT. Následně se práce zabývá simulacemi pro porovnání souměřitelných metod DCM a GCM. Simulace jsou prováděny především za účelem zjištění chování modelů v závislosti na několika parametrech, čehož bylo dosaženo použitím Monte Carlo simulací. Ke konci práce je podrobně popsán návrh a realizace softwarového nástroje Connectivity_simulator, který umožňuje provést porovnání metod GCM a DCM na základě uživatelem specifikovaných vstupních parametrů simulace, a výsledky této simulace přehledně zobrazit.
|
|
Software pro výběr pacientů a oblastí mozku vhodných k analýze konektivity z fMRI dat
Slavíček, Tomáš ; Lamoš, Martin (oponent) ; Jan, Jiří (vedoucí práce)
Cílem práce je vytvořit explorativní nástroj pro data funkční magnetické rezonance, jenž umožní snadno a rychle provést výběr osob a oblastí vhodných ke skupinové analýze konektivity. V prvních kapitolách práce je zmíněna historie zkoumání mozku a srovnání používaných metod funkčního zobrazování. Dále jsou rozebrány teoretické podklady metody fMRI, jako jsou vznik BOLD signálu, parametry akvizice MRI snímků a metody návrhu experimentů. Následující kapitola podrobně popisuje analýzu naměřených dat od předzpracování až po interpretaci výsledků. Poslední kapitola první části nastiňuje problematiku analýzy skupinových dat v programu SPM8. Druhá polovina práce je věnována popisu vytvořeného programu od vstupu dat až po uložení výsledků, včetně detailního popisu klíčových funkcí programu. V závěru je popis aplikace vytvořeného programu na reálných datech klinické studie včetně dosažených výsledků a zhodnocení využitelnosti programu. Program najde uplatnění zejména v oblasti neurovědního výzkumu.
|
|
Restaurace obrazových dat z optické koherenční tomografie
Smékal, Ondřej ; Odstrčilík, Jan (oponent) ; Jan, Jiří (vedoucí práce)
Restaurace obrazových dat se stala nedílnou součástí procesu zpracování medicínských obrazů získaných libovolným systémem. Stejně tomu je i v případě Optické koherenční tomografie. Cílem této práce je zaprvé prostudování restauračních metod. Za druhé, popis principu zobrazení dat z Optické koherenční tomografie a následné diskuse, které restaurační metody na bázi dekonvoluce by potencionálně našly uplatnění ve zpracování dat z Optické koherenční tomografie. Konečně za třetí, vytvoření programového řešení restauračního procesu OCT dat v prostředí MATLAB a následná diskuze účinnosti prezentovaných řešení.
|
|
Texturní analýza vrstvy nervových vláken na snímcích sítnice
Novotný, Adam ; Jan, Jiří (oponent) ; Odstrčilík, Jan (vedoucí práce)
Práce popisuje zcela novou metodu detekce poškození vrstvy nervových vláken (VNV) v barevných fotografiích sítnice. Poškození VNV je jedním z příznaků glaukomového onemocnění a jeho včasné odhalení je zcela zásadní. Metoda je představena s cílem podpořit včasnou diagnostiku glaukomu v oftalmologii. Základem metody je využití lokálních binárních operátorů (LBP). Tento přístup texturní analýzy je charakteristický zejména výpočetní jednoduchostí a invariantností vůči monotónním změnám jasu obrazu. Z obrazových histogramů LBP distribucí je získáno několik texturních příznaků, které slouží ke klasifikaci zdravé či nemocné tkáně sítnice. Metoda byla otestována na snímcích sítnice pacientů s výpadkem ve VNV. Výsledky ukazují, že lze navrženou metodu texturní analýzy s úspěchem použít pro účely podpory diagnostiky glaukomu.
|
|
Texturní analýza snímků sítnice se zaměřením na detekci nervových vláken
Gazárek, Jiří ; Jiřík, Radovan (oponent) ; Jan, Jiří (vedoucí práce)
Práce je zaměřena na detekci fokálního výpadku ve vrstvě nervových vláken na snímcích sítnice pořízených fundus kamerou. První kapitola popisuje fyziologii lidského oka, glaukomové onemocnění a analyzovaná data. Druhá kapitola porovnává čtyři odlišné přístupy, které by mohly být použity k automatické detekci možného výpadku ve vrstvě nervových vláken. Tyto čtyři přístupy byly testovány a vyhodnoceny; tři z nich vykazují přijatelnou shodu se snímky označenými oftalmologem - jedná se o přístupy vycházející z metody směrové spektrální analýzy, metody odvozené z hranové reprezentace a metody hodnocení jasu. Poslední přístup založený na maticích co-occurrence se neukázal jako vhodný k řešení zadaného problému. Součástí této práce byl také návrh realizace a hodnocení programu pro automatickou detekci oblastí s výpadkem nervových vláken. Tomuto problému je věnována poslední kapitola. Bylo dosaženo poměrně dobrých výsledků při porovnání výstupů programu s oblastmi označenými oftalmologem.
|
|
Analýza barevných snímků sítnice se zaměřením na segmentaci cévního řečiště
Odstrčilík, Jan ; Jiřík, Radovan (oponent) ; Jan, Jiří (vedoucí práce)
Segmentace cévního řečiště představuje důležitou fázi při analýze snímků sítnice. Výsledky analýzy mohou být užitečné při diagnostice řady očních chorob a onemocnění spojených s kardiovaskulárním systémem. Metoda prezentovaná v této diplomové práci se zabývá plně automatickou segmentací cévního řečiště z barevných snímků sítnice pořízených digitální fundus kamerou pomocí přístupu přizpůsobené filtraci. Tento přístup využívá korelace mezi lokálními oblastmi v obraze, potencionálně obsahujícími segment cévy a 2D filtračními maskami, navrženými na základě typických jasových profilů, odpovídajících třem typům cév klasifikovaných podle šířky na tenké, středně široké a široké. Celkem jsou navrženy tři typy dvourozměrných filtračních masek respektujících tvar a šířku cév. Stanovením typických cévních profilů a návrhem přizpůsobených filtrů se zabývají kapitoly 3 a 4. Výsledek filtrace je prahován za účelem vytvoření hrubé binární reprezentace cévního řečiště, která je dále podrobena dalšímu zpracování v podobě doplnění chybějících úseků cév a čištění artefaktů. Metoda byla vyvíjena s pomocí reálných snímků sítnice a implementována prostřednictvím programového vybavení počítače. Byl vytvořen uživatelský program umožňující plně automatickou segmentaci cévního řečiště. Na závěr byla metoda odzkoušena a byla vyhodnocena její segmentační účinnost pomocí standardizovaných snímků z databáze DRIVE.
|