|
|
Využití optimalizačních metod pro segmentaci MRI dat
Olešová, Kristína ; Mézl, Martin (oponent) ; Chmelík, Jiří (vedoucí práce)
Práca sa zaoberá segmentáciou mozgových tkanív z MRI obrazových dát a jej implementáciou v programe MATLAB. Je popísaná problematika rôznych segmentačných techník a najmä prístup k segmentácii ako optimalizačnému problému. Samotné obrazové data sú segmentované pomocou rozdielnych metaheuristických algoritmov. Tento prístup bol vybratý na základe informácií z posledných odborných publikácii, kde sa vyzdvihovala jeho výpočetná rýchlosť a univerzálnosť. Táto práca sa snaží tieto tvrdenia dokázať na segmentovaní obrazov z mozgu s rôznymi tipmi, počtom a štádiami choroby a fázami liečenia mozgových nádorov.
|
|
|
Classification of glioma grading in brain MRI
Olešová, Kristína ; Mézl, Martin (oponent) ; Chmelík, Jiří (vedoucí práce)
This thesis deals with a classification of glioma grade in high and low aggressive tumours and overall survival prediction based on magnetic resonance imaging. Data used in this work is from BRATS challenge 2019 and each set contains information from 4 weighting sequences of MRI. Thesis is implemented in PYTHON programming language and Jupyter Notebooks environment. Software PyRadiomics is used for calculation of image features. Goal of this work is to determine best tumour region and weighting sequence for calculation of image features and consequently select set of features that are the best ones for classification of tumour grade and survival prediction. Part of thesis is dedicated to survival prediction using set of statistical tests, specifically Cox regression
|
|
|
Classification of glioma grading in brain MRI
Olešová, Kristína ; Mézl, Martin (oponent) ; Chmelík, Jiří (vedoucí práce)
This thesis deals with a classification of glioma grade in high and low aggressive tumours and overall survival prediction based on magnetic resonance imaging. Data used in this work is from BRATS challenge 2019 and each set contains information from 4 weighting sequences of MRI. Thesis is implemented in PYTHON programming language and Jupyter Notebooks environment. Software PyRadiomics is used for calculation of image features. Goal of this work is to determine best tumour region and weighting sequence for calculation of image features and consequently select set of features that are the best ones for classification of tumour grade and survival prediction. Part of thesis is dedicated to survival prediction using set of statistical tests, specifically Cox regression
|
|
|
Application Of Optimisation Methods For Mri Data Segmentation
Olešová, Kristína
The presented paper describes a use of metaheuristic algorithm for medical image segmentation. First section is dedicated to a brief introduction to the principles of this kind of segmentation and second section is used for description of used algorithms and used approaches to segmentation. Next sections are used for presentations of achieved results.
|
|
|
Využití optimalizačních metod pro segmentaci MRI dat
Olešová, Kristína ; Mézl, Martin (oponent) ; Chmelík, Jiří (vedoucí práce)
Práca sa zaoberá segmentáciou mozgových tkanív z MRI obrazových dát a jej implementáciou v programe MATLAB. Je popísaná problematika rôznych segmentačných techník a najmä prístup k segmentácii ako optimalizačnému problému. Samotné obrazové data sú segmentované pomocou rozdielnych metaheuristických algoritmov. Tento prístup bol vybratý na základe informácií z posledných odborných publikácii, kde sa vyzdvihovala jeho výpočetná rýchlosť a univerzálnosť. Táto práca sa snaží tieto tvrdenia dokázať na segmentovaní obrazov z mozgu s rôznymi tipmi, počtom a štádiami choroby a fázami liečenia mozgových nádorov.
|
host ::
RSS.