|
|
Rozšiřující modul platformy 3D Slicer pro segmentaci tomografických obrazů
Chalupa, Daniel ; Jakubíček, Roman (oponent) ; Mikulka, Jan (vedoucí práce)
Tato práce pojednává o využití strojového učení při úlohách klasifikace medicínských obrazů. Obsahuje literární rešerši pojednávající o klasických a moderních metodách segmentace obrazů. Hlavním cílem práce je navržení a vytvoření rozšíření pro platformu 3D Slicer. Rozšíření využívá strojové učení ke klasifikaci obrazů dle zadaných parametrů. Testování rozšíření probíhá na reálných tomografických obrazech z nukleární magnetické rezonance a sleduje přesnost klasifikace a využitelnost v praxi.
|
|
|
NÁVRH OPTOVLÁKNOVÉHO BIOSENZORU SE SPEKTRÁLNÍ ANALÝZOU V BLÍZKÉ INFRAČERVENÉ OBLASTI
Křepelka, Pavel ; Jakubec,, Martin (oponent) ; Skládal, Petr (oponent) ; Mikulka, Jan (vedoucí práce)
Práce se zabývá měřením a interpretací NIR spekter bakteriálních buněk a výzkumem biosenzorických technik, využívající tuto analytickou techniku. Je zde rozebrán současný stav vědění v oblasti NIR spektroskopie v mikrobiologii a technologie optovláknových biosenzorů. Z rozboru vyplývá, že NIR je vhodnou technikou pro přímou molekulární analýzu bakterií, která však trpí nízkou citlivostí a nedostatečnou interpretací bakteriálních spekter. V další části práce je uveden teoretický rozbor technik spektrální analýzy a technologie optovláknových senzorů. V praktické části práce jsou představeny experimenty a výzkum vedoucí k odstranění těchto nevýhod NIR spektroskopie v mikrobiologii. Je zde shrnuta řada experimentů sloužící k interpretaci NIR spekter bakterií a návrh optovláknového senzoru pro zvýšení citlivosti této techniky. V této práci byly určeny a částečně interpretovány spektrální regiony důležité pro identifikaci bakteriálních kmenů a navržen senzor pro analýzu bakterií, který je schopný klasifikovat kmeny na základě 105 zachycených buněk. Tím byly splněny cíle této práce.
|
|
| |
|
|
Segmentace tomografických dat v prostředí 3D Slicer
Korčuška, Robert ; Dvořák, Pavel (oponent) ; Mikulka, Jan (vedoucí práce)
Táto práca obsahuje základný teoretický rozbor segmentácie obrazu pomocou techniky SVM, teóriu klasifikácie dát a popis programu 3D Slicer. Práca popisuje spracovanie medicínskych obrazov a demonštruje problematiku segmentácie týchto obrazov. Obsahuje návrh a implementáciu metódy SVM v programe 3D Slicer ako rozširovací modul programu. SVM metóda je porovnaná s jednoduchými segmentačnými metódami programu 3D Slicer. Experimentálne je overená kvalita segmentácie metódou SVM na reálnych subjektoch.
|
|
|
Volně dostupné systémy pro zpracování obrazu
Slinták, Vlastimil ; Zukal, Martin (oponent) ; Mikulka, Jan (vedoucí práce)
Tato práce popisuje volně dostupné knihovny, které se zabývají zpracováním obrazu. Jmenovitě se jedná o ITK, VTK a OpenCV. Je popsán postup instalace ze zdrojových kódů, popis architektury a základní použití knihoven. Úvodní část dokumentu se stručně zabývá některými algoritmy pro zpracování obrazu, se kterými se může uživatel setkat v popisovaných knihovnách. V druhé části je pak popsán data-minig nástroj RapidMiner a jeho možné spojení s knihovnou ITK.
|
|
|
THD analyzátor
Ha, Tuan ; Drexler, Petr (oponent) ; Mikulka, Jan (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá návrhem THD analyzátoru pro audio kmitočty. Na úvod jsou popsány metody výpočtu THD a způsob realizace THD analyzátoru. Pro návrh THD analyzátoru je zvolena vhodná platforma schopná zpracovávat audio data. K ní je navržená rozšiřující deska, schopná snímání audio signálu. Součástí návrhu je i kompletní tvorba programu, jenž zpracovává data z AD převodníku navržené desky. Výstupem je autonomní měřicí přístroj schopný zobrazení spektra a kalkulace THD.
|
|
|
Detekční algoritmy pohybujících se objektů
Novotný, Josef ; Mikulka, Jan (oponent) ; Marcoň, Petr (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá metodami detekce pohybujících se objektů. Součástí práce je rešerše dostupných řešení a následná implementace na platformu Raspberry Pi s využitím knihovny OpenCV. Cílem práce je realizovat modul, který je schopný detekovat a rozpoznat pohybující se objekty na obloze. Požadované objekty je možné detekovat jak ve statickém, tak i dynamickém režimu. V teoretické části práce jsou metody děleny na detekci pohybu, objektů a rozpoznávání objektů. V praktické části byla pro detekci nežádoucích objektů zvolena metoda subtrakce pozadí a lokalizace významných bodů ORB, pro rozpoznávání naučených objektů pak kaskádní klasifikátor s Haarovými příznaky. V praktické části byly metody testovány na výpočetní náročnost a úspěšnost detekce. Výsledkem je realizace automatického detekčního zařízení, které umožňuje sledovat a rozlišit nežádoucí objekty na obloze.
|
|
|
Měření povrchu jehlic jehličnanů technikami MR tomografie
Hladík, Roman ; Kubásek, Radek (oponent) ; Mikulka, Jan (vedoucí práce)
V této bakalářské práci se pojednává o tomografii na principu magnetické resonance a vyhodnocení nasnímaných obrázků jehlic jehličnanů. Nejprve jsou popsány fyzikální základy magnetické resonance a metody snímání objektů. Další část se věnuje grafickému předzpracování, sestávajícího se z potlačení šumu a segmentace obrazu. Dále je rozebrán návrh a popis aplikace na vyhodnocení povrchu jehlic. V poslední části se nachází výsledky z experimentálního měření několika vzorků. Přiložené dokumenty obsahují zdrojové kódy v jazyce Matlab.
|
|
|
Rušení v bezdrátových sítích a jejich modelování (AWGN, Rayleigh, Rice fading channels)
Hloušek, Tomáš ; Gleissner, Filip (oponent) ; Mikulka, Jan (vedoucí práce)
Tato práce popisuje a modeluje rušení v bezdrátových sítích v reálných komunikačních kanálech. Přijatý signál v únikovém kanále je ovlivněn mnoha zkresleními a přídavným šumem. Reálný kanál ovlivňuje signál šumem a úniky. Gaussovský šum je výsledek působení kanálu awgn. Úniky jsou způsobeny vícecestným šířením v Rayleighově a Riceově kanálu. Hlavní cíl této práce je program BERsolve vytvořený v nástroji GUIDE v programu Matlab. Tento program umožňuje zhodnotit bitovou a symbolovou chybovost pro některé modely kanálů definované standardem COST207. BERsolve nabízí několik dalších funkcí jako je zobrazení časového průběhu, konstelačního diagramu a spektra. Tento program nám poskytuje přehledný náhled na problém rušení vícecestným šířením signálu.
|
|
|
Implementace rekonstrukčních metod pro čtení čárového kódu
Kadlčík, Libor ; Bartušek, Karel (oponent) ; Mikulka, Jan (vedoucí práce)
Informace je v čárovém kódu uložena jako posloupnost různě širokých proužků a mezer, a tak lze čárový kód považovat za dvouúrovňový (obdélníkový) signál. V případě tzv. magnetických čárových kódů jsou proužky tvořeny nanesením malého množství feromagnetického materiálu na podklad. Snímání probíhá snímací oscilátorem, jehož kmitočet je ovlivňován přítomností feromagnetického materiálu. Signál ze snímacího oscilátoru je poté (zde číslicově) kmitočtově demodulován. Z důvodu teplotního driftu kmitočtu oscilátoru je demodulovaný signál doprovázen stejnosměrným driftem. Práce proto neopomíjí metodu pro odstranění driftu. Nechybí ani metoda detekující přítomnost čárového kódu, jež je na drift necitlivá. Snímání čárového kódu je výrazně ztěžováno konvolučním zkreslením, které vzniká jako důsledek citlivosti snímače rozprostírající se do okolí. Konvoluční zkreslení se projevuje jako průchod signálu dolní propustí a s tím spojeným zaoblením a prolínáním hran signálu, jež se stávají obtížně detekovatelnými. Konvoluční zkreslení lze charakterizovat pomocí prostorové impulzní odezvy (PSF). Při snímání magnetických čárových kódů je tvar PSF předem znám, ale její stejnosměrný přenos a šířka jsou neznámé (při rychlém pohybu snímacího oscilátoru je signál zúžen a s ním i PSF). Proto jsou představeny vyvinuté metody pro odhad těchto parametrů. Před dekódováním čárového kódu je nezbytné rekonstrukcí ze signálu odstranit konvoluční zkreslení. Účinným prostředkem jsou variační metody, jejichž podstatou je formulace rekonstrukční úlohy jako optimalizační problém minimalizace funkcionálu. Předností variačních metod je možnost funkcionál doplňovat o další dílčí funkcionály (regularizace) a~tím výrazně napomoci úspěšné rekonstrukci signálu. Princip variačních metod je popsán, včetně ukázek vlivu jednotlivých regularizací. Všechny algoritmy a metody (včetně demodulace signálu ze snímacího oscilátoru) jsou implementovány číslicově jako program pro mikrokontrolér z rodiny PIC32, který nabízí dostatečně vysoký výpočetní výkon, a tak i slepá dekonvoluce (při níž je třeba navíc najít skutečnou PSF) je provedena během několika sekund. Mikrokontrolér je součástí čtečky magnetického čárového kódu, jejíž hardware umožňuje přečtená data přenášet do osobního počítače prostřednictvím rozhraní PS/2 nebo USB (pomocí simulace stisků na pomyslné klávesnici) nebo zobrazit na displeji.
|
host ::
RSS.