|
|
Metody segmentace a identifikace deformovaných obratlů ve 3D CT datech onkologických pacientů
Jakubíček, Roman ; Flusser, Jan (oponent) ; Kozubek, Michal (oponent) ; Jan, Jiří (vedoucí práce)
Tato disertační práce se zabývá návrhem metod směřujících k vymezení povrchů jednotlivých obratlů ve 3D CT datech onkologických pacientů, příslušných algoritmů a jejich ověřením. U takových pacientů se velmi často vyskytují tvarové i intenzitní změny obratlů, které výrazně komplikují řešení daného problému. Získání finálních segmentací jednotlivých obratlů včetně identifikace jejich pozice v páteře obecně vede přes několik základní kroků: detekce páteře a nalezení její osy, lokalizace jednotlivých obratlů a jejich identifikace a finální přesné segmentace. Pro tyto účely byly navrženy, realizovány a ověřeny příslušné algoritmy, užívající původních přístupů včetně využití strojového učení. Součástí řešení jsou mj. návrh a realizace algoritmu optimálních kružnic pro trasování páteřního kanálu s populačním přístupem, prostorově variantní filtrace jasového profilu cílená k lokalizaci obratlů nebo využití trénovaných modelů pro identifikaci obratlů s optimalizací pomocí dynamického programování. Přístup realizující finální segmentaci obratlů částečně navazuje na algoritmus navržený v předcházející fázi projektu (Peter 2013), který byl výrazně modifikován a rozšířen; algoritmus je v nové verzi založen na geometrické adaptaci intenzitního modelu kompletní páteře. Navržené přístupy byly testovány na několika databázích vytvořený v rámci práce a včetně volně dostupných umožňující také srovnání s algoritmy jiných autorů. Na základě provedeného detailního hodnocení lze konstatovat, že algoritmus poskytuje velmi dobré výsledky a ve srovnání s aktuálně publikovanými přístupy jiných autorů dosahuje srovnatelné nebo lepší výsledky. Na rozdíl od zmíněných publikací se zabývá nikoli jen některými zmíněnými etapami řešení, ale finálně jich využívá v komplexním algoritmu, řešícím celý postup od CT dat po přesně segmentované objemy jednotlivých identifikovaných obratlů, které tvoří vstupní data pro návaznou práci, zabývající se detekcí a klasifikací lézí. Navíc se algoritmus vyznačuje vysokou robustností vůči výskytu patologií a artefaktů v datech a relativně nízkou výpočetní náročností. Disertační práce obsahuje několik původních přístupů, které byly průběžně publikovány na mezinárodních konferencích; výsledné řešení bylo publikováno jako časopisecký článek Jakubicek a kol. (2020). Během experimentální validace ve spolupráci s lékařskými experty se ukázalo, že navržené algoritmy jsou plně využitelné pro následující analýzu nádorových lézí.
|
|
|
Analysing Videokymograms Using Classical and Deep Learning Methods
Zita, Aleš ; Flusser, Jan (vedoucí práce) ; Aichinger, Philipp (oponent) ; Jiřík, Radovan (oponent)
Název práce: Analýza videokymogramů pomocí tradičních metod a metod hlubokého učení Autor: RNDr. Aleš Zita Katedra: Ústav teorie informace a automatizace, Akademie věd České republiky Vedoucí disertační práce: Prof. Ing. Jan Flusser, DrSc., Oddělení zpracování obrazové informace Abstrakt: Videokymografie (VKG) patří do skupiny medicínských zobrazovacích technik umožňujících vizualizaci funkce lidského hrtanu. Snímky pořízené touto technikou jsou optimální pro zpracování pomocí automatických metod. V posledních několika letech se zvýšil výkon systémů hlubokých neuronových sítí natolik, že v některých oblastech překonávají lidské experty v rychlosti i přesnosti vyhodnocování. Tato disertační práce se zaměřuje na pokračující vývoj automatické analýzy VKG dat a zkoumá možnosti propojení klasického přístupu ke zpracování videokymografického obrazu s moderními metodami počítačového vidění. Klíčová slova: Videokymografie, medicínské zobrazovací metody, digitální zpracování obrazu, počítačové vidění, strojové učení 1
|
|
|
Recognition of Partially Occluded Objects
Krolupper, Filip ; Flusser, Jan (vedoucí práce) ; Sojka, Eduard (oponent) ; Peters, Gabriele (oponent)
In this thesis we focus on partially occluded object recognition under geometric transformations. Objects are represented by their contours. Depending on the kind of geometric transformation and robustness to occlusion we introduce different solutions. Our results are applicable in industry, robotics, 3D vision, forensics, etc. We propose three novel methods for partially occluded object recognition. The major contribution of all our methods is a creation of features. Features are designed to be local and invariant to appropriate geometric transformations. We use mostly standard feature matching to prove properties of designed features. The first method deals only with translation, rotation and scaling (Euclidian transformation) and is based on contour approximation by circle arcs. The parameters of the circle arcs seem to be suitable features. The second method deals with affine transformation and is based on polygonal approximation of contours and, moreover, is robust to additive noise. The second method splits the contour into parts using inflexion points and transforms every part into both normalized shape and position. The parameters of standard shapes of every part are the desired features. The third method deals also with affine transformation. It splits the object into parts using a novel, cutting...
|
|
|
Advanced Moment-Based Methods for Image Analysis
Höschl, Cyril ; Flusser, Jan (vedoucí práce) ; Papakostas, George (oponent) ; Jiřík, Radovan (oponent)
Tato disertace rozvíjí pokročilé metody analýzy obrazu založené na obrazových momentech. Zaměřujeme se především na návrh rychlých algoritmů pro počítání momentů v 2D i 3D a vytvoření nových příznaků, které jsou tolerantní ke Gaussovskému rozmazání, resp. zašumění obrazu. Práce se skládá z úvodu do problematiky a čtyř článků. První článek poskytuje přehledovou studii o metodách obdélníkové dekompozice binárních obrázků v 2D; rozklady mj. urychlují počítání momentů. Součástí studie jsou i implemetnace algoritmů vč. optimálního, který existuje v 2D v polynomiální složitosti a je prakticky dosažitelný. Druhý článek se soustředí na dekompozici 3D binárních objektů do kvádrů. Na rozdíl od 2D je v 3D otázka optimálního rozkladu NP-úplný problém a není známo, že by existoval efektivní způsob jeho řešení. V článku navrhujeme nový sub-optimální algoritmus, který pracuje v polynomiálním čase a na experimentální databázi ukazujeme, že dává statisticky významně lepší výsledky, než nejlepší známé heuristiky. Další dva články se soustřeďují na příznaky invariantní ke Gaussovskému rozmazání a zašumění obrazu. Třetí článek představuje invarianty založené na projekčních operátorech ve Fourierově doméně, což zvyšuje především jejich rozlišovací schopnost. Poslední článek představuje robustní příznaky histogramu obrázku....
|
|
|
Zpracování digitálních snímků videokymografických záznamů jako podpůrný nástroj pro diagnostiku hlasivek
Hauzar, David ; Flusser, Jan (vedoucí práce) ; Jiřík, Radovan (oponent)
Videokymografi e je metoda umožňující zachytit řadu charakteristik kmitání hlasivek důležitých pro stanovení jejich diagnózy. Manuální extrakce těchto charakteristik je v řadě případ problematická, automatická extrakce by stanovení diagnózy usnadnila a zpřesnila. Automatické zpracování snímků komplikuje především velké množství šumu na snímcích a dále velká variabilita průběhu kmitání hlasivek různých pacientů. Cílem práce je vybrat charakteristiky kmitání hlasivek vhodné pro automatickou extrakci a jejich extrakci implementovat. S ohledem na speci cké vlastnosti videokymogra fických snímků byla vyvinuta implementace automatické extrakce, která může sloužit jako základ nástroje pro podporu kymogra fické diagnostiky hlasivek. Vytvořený systém pro vyhodnocení výsledků automatické extrakce byl spolu se sadou snímků a sadou charakteristik kmitání extrahovaných manuálně použit k podrobnému testování implementace.
|
|
| |
|
|
Výpočetní složitost v teorii grafů
Herman, Jan ; Kratochvíl, Jan (vedoucí práce) ; Flusser, Jan (oponent)
Seidelovo přepnutí je grafová operace, která danému grafu G a jeho vrcholu v přiřadí graf, vzniknuvší z G záměnou hran vycházejících z v za nehrany a naopak. Graf H je přepnutím G, pokud lze H získat z G posloupností přepnutí jeho vrcholů. V této práci nejprve uvedeme známé výsledky týkající se výpočetní složitosti problémů, zda pro daný graf G existuje jeho přepnutí ležící v dané třídě grafů g. Dále se pro různé třídy grafů 9 zabýváme charakterizací třídy všech grafů přepnutelných do (} pomocí minimálních zakázaných indukovaných podgrafů. Uvedeme úplnou charakterizaci třídy grafů přepnutelných na disjunktní sjednocení housenek, resp. částečná párování pomocí zakázaných podgrafů. Dokážeme také, že třída grafů, které se dají přepnout na chordální, má nekonečně mnoho neizomorfních zakázaných podgrafů. Nakonec se zabýváme souvislostí Seidelova přepnutí a jiných operací na grafech respektive jejich třídách.
|
|
|
Matematické modely poruch zraku
Váňová, Irena ; Flusser, Jan (vedoucí práce)
Úkolem bude seznámit se s používanými metodami modelování poruch zraku a s metodami objektivního měření kvality zraku. Hlavním předmětem zájmu budou poruchy vzniklé před dopadem na sítnici, pro některé z nich navrhnout vlastní model.
|
|
|
Metody segmentace a identifikace deformovaných obratlů ve 3D CT datech onkologických pacientů
Jakubíček, Roman ; Flusser, Jan (oponent) ; Kozubek, Michal (oponent) ; Jan, Jiří (vedoucí práce)
Tato disertační práce se zabývá návrhem metod směřujících k vymezení povrchů jednotlivých obratlů ve 3D CT datech onkologických pacientů, příslušných algoritmů a jejich ověřením. U takových pacientů se velmi často vyskytují tvarové i intenzitní změny obratlů, které výrazně komplikují řešení daného problému. Získání finálních segmentací jednotlivých obratlů včetně identifikace jejich pozice v páteře obecně vede přes několik základní kroků: detekce páteře a nalezení její osy, lokalizace jednotlivých obratlů a jejich identifikace a finální přesné segmentace. Pro tyto účely byly navrženy, realizovány a ověřeny příslušné algoritmy, užívající původních přístupů včetně využití strojového učení. Součástí řešení jsou mj. návrh a realizace algoritmu optimálních kružnic pro trasování páteřního kanálu s populačním přístupem, prostorově variantní filtrace jasového profilu cílená k lokalizaci obratlů nebo využití trénovaných modelů pro identifikaci obratlů s optimalizací pomocí dynamického programování. Přístup realizující finální segmentaci obratlů částečně navazuje na algoritmus navržený v předcházející fázi projektu (Peter 2013), který byl výrazně modifikován a rozšířen; algoritmus je v nové verzi založen na geometrické adaptaci intenzitního modelu kompletní páteře. Navržené přístupy byly testovány na několika databázích vytvořený v rámci práce a včetně volně dostupných umožňující také srovnání s algoritmy jiných autorů. Na základě provedeného detailního hodnocení lze konstatovat, že algoritmus poskytuje velmi dobré výsledky a ve srovnání s aktuálně publikovanými přístupy jiných autorů dosahuje srovnatelné nebo lepší výsledky. Na rozdíl od zmíněných publikací se zabývá nikoli jen některými zmíněnými etapami řešení, ale finálně jich využívá v komplexním algoritmu, řešícím celý postup od CT dat po přesně segmentované objemy jednotlivých identifikovaných obratlů, které tvoří vstupní data pro návaznou práci, zabývající se detekcí a klasifikací lézí. Navíc se algoritmus vyznačuje vysokou robustností vůči výskytu patologií a artefaktů v datech a relativně nízkou výpočetní náročností. Disertační práce obsahuje několik původních přístupů, které byly průběžně publikovány na mezinárodních konferencích; výsledné řešení bylo publikováno jako časopisecký článek Jakubicek a kol. (2020). Během experimentální validace ve spolupráci s lékařskými experty se ukázalo, že navržené algoritmy jsou plně využitelné pro následující analýzu nádorových lézí.
|
|
|
Advanced Moment-Based Methods for Image Analysis
Höschl, Cyril ; Flusser, Jan (vedoucí práce) ; Papakostas, George (oponent) ; Jiřík, Radovan (oponent)
Tato disertace rozvíjí pokročilé metody analýzy obrazu založené na obrazových momentech. Zaměřujeme se především na návrh rychlých algoritmů pro počítání momentů v 2D i 3D a vytvoření nových příznaků, které jsou tolerantní ke Gaussovskému rozmazání, resp. zašumění obrazu. Práce se skládá z úvodu do problematiky a čtyř článků. První článek poskytuje přehledovou studii o metodách obdélníkové dekompozice binárních obrázků v 2D; rozklady mj. urychlují počítání momentů. Součástí studie jsou i implemetnace algoritmů vč. optimálního, který existuje v 2D v polynomiální složitosti a je prakticky dosažitelný. Druhý článek se soustředí na dekompozici 3D binárních objektů do kvádrů. Na rozdíl od 2D je v 3D otázka optimálního rozkladu NP-úplný problém a není známo, že by existoval efektivní způsob jeho řešení. V článku navrhujeme nový sub-optimální algoritmus, který pracuje v polynomiálním čase a na experimentální databázi ukazujeme, že dává statisticky významně lepší výsledky, než nejlepší známé heuristiky. Další dva články se soustřeďují na příznaky invariantní ke Gaussovskému rozmazání a zašumění obrazu. Třetí článek představuje invarianty založené na projekčních operátorech ve Fourierově doméně, což zvyšuje především jejich rozlišovací schopnost. Poslední článek představuje robustní příznaky histogramu obrázku....
|
host ::
RSS.