|
|
Detekce optického disku ze sekvencí snímků fundus kamery
Juráček, Radek ; Harabiš, Vratislav (oponent) ; Hracho, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá detekcí optického disku v retinálních snímcích pořízených experimentálním video-oftalmoskopem. Na úvod stručně popisuje anatomii zraku a sítnice, onemocnění sítnice a vybrané diagnostické metody snímání sítnice. V práci jsou popsány metody detekce objektů v obraze, které jsou následně použity v praktické části zabývající se detekcí optického disku pomocí Houghovy transformace a přizpůsobené filtrace. Navržené postupy byly otestovány na sadě 100 snímků. Detekce pomocí Houghovy transformace byla úspěšná v 64% případů, detekce pomocí přizpůsobené diltrace byla úspěšná v 44% případů.
|
|
| |
|
|
Segmentace cévního řečiště na snímcích sítnice pomocí klasifikačních technik
Šťastný, Pavel ; Štohanzlová, Petra (oponent) ; Odstrčilík, Jan (vedoucí práce)
Segmentace cévního řečiště na snímcích sítnice je velmi důležitá pro hodnocení a dia-gnostiku očních onemocnění, převážně diabetické retinopatie a glaukomu. Tato práce se za-bývá segmentací cévního řečiště pomocí klasifikačních metod. Pro kvalifikaci bylo použito jednoduché neuronové sítě. Nejdříve byla učena, pomocí delta pravidla, a poté byla apliková-na na předem připravený snímek přizpůsobenou filtrací. Po klasifikaci byl snímek ještě upraven a prahován. Nakonec bylo vše porovnáno se zlatým standardem. Průměrné hodnoty z hodnocení pro zdravé snímky byly senzitivita 0,7717, specificita 0,9571 a přesnost hodno-cení 0,9225.
|
|
|
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.
|
|
|
Detekce polohy optického disku ve snímcích sítnice
Jalůvková, Lenka ; Odstrčilík, Jan (oponent) ; Kolář, Radim (vedoucí práce)
Bakalářská práce práce je zaměřena na detekci optického disku ve snímcích sítnice s cílem implementovat a porovnat různé metody. Jedná se o Gaussovu filtraci, přizpůsobenou filtraci a detekci s využitím informací o směru cév. Pro testování byla použita databáze retinálních snímků DIARETDB1. Nejlepší výsledky poskytovala Gaussova filtrace a detekce pomocí směru cév, které dosahovaly úspěšnosti 81%. Výsledky jednotlivých algoritmů jsou podrobněji popsány a porovnány v této práci.
|
|
|
Optimalizační techniky v obrazových aplikacích
Ondráček, Pavel ; Mézl, Martin (oponent) ; Odstrčilík, Jan (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá způsoby optimalizace v obrazových aplikacích. Jsou zde popsány vybrané optimalizační metody a aplikace zpracování obrazu. Byly vybrány tři evoluční algoritmy, konkrétně včelí algoritmus, spojitý genetický algoritmus a algoritmus PSO, které byly podrobně popsány a implementovány v prostředí Matlab pro využití v registraci obrazu, přizpůsobené filtraci, segmentaci a rekonstrukci obrazu. Nechybí zde ani srovnání všech zrealizovaných algoritmů.
|
|
|
Segmentace cév ve snímcích sítnice s vysokým rozlišením
Svobodová, Sabina ; Odstrčilík, Jan (oponent) ; Valterová, Eva (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá návrhem a realizací algoritmu pro segmentaci cév oční sítnice ve snímcích s vysokým rozlišením. Jako metoda byla zvolena neuronová síť se dvěma skrytými vrstvami. Bylo získáno celkem 7 příznaků, a to z přizpůsobené filtrace na základě tloušťky cév, z texturní analýzy a jednotlivé jasové pixely. V rámci práce byla manuálně anotována celá databáze pro implementci algoritmu i výsledné vyhodnocení. Dosažená průměrná senzitivita dosáhla hodnoty 80%, specificita 97%, a úspěšnost segmentace cév (Dice skóre) 59%.
|
|
|
Optimalizační techniky v obrazových aplikacích
Ondráček, Pavel ; Mézl, Martin (oponent) ; Odstrčilík, Jan (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá způsoby optimalizace v obrazových aplikacích. Jsou zde popsány vybrané optimalizační metody a aplikace zpracování obrazu. Byly vybrány tři evoluční algoritmy, konkrétně včelí algoritmus, spojitý genetický algoritmus a algoritmus PSO, které byly podrobně popsány a implementovány v prostředí Matlab pro využití v registraci obrazu, přizpůsobené filtraci, segmentaci a rekonstrukci obrazu. Nechybí zde ani srovnání všech zrealizovaných algoritmů.
|
|
|
Segmentace cév ve snímcích sítnice s vysokým rozlišením
Svobodová, Sabina ; Odstrčilík, Jan (oponent) ; Valterová, Eva (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá návrhem a realizací algoritmu pro segmentaci cév oční sítnice ve snímcích s vysokým rozlišením. Jako metoda byla zvolena neuronová síť se dvěma skrytými vrstvami. Bylo získáno celkem 7 příznaků, a to z přizpůsobené filtrace na základě tloušťky cév, z texturní analýzy a jednotlivé jasové pixely. V rámci práce byla manuálně anotována celá databáze pro implementci algoritmu i výsledné vyhodnocení. Dosažená průměrná senzitivita dosáhla hodnoty 80%, specificita 97%, a úspěšnost segmentace cév (Dice skóre) 59%.
|
|
|
Detekce optického disku ze sekvencí snímků fundus kamery
Juráček, Radek ; Harabiš, Vratislav (oponent) ; Hracho, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá detekcí optického disku v retinálních snímcích pořízených experimentálním video-oftalmoskopem. Na úvod stručně popisuje anatomii zraku a sítnice, onemocnění sítnice a vybrané diagnostické metody snímání sítnice. V práci jsou popsány metody detekce objektů v obraze, které jsou následně použity v praktické části zabývající se detekcí optického disku pomocí Houghovy transformace a přizpůsobené filtrace. Navržené postupy byly otestovány na sadě 100 snímků. Detekce pomocí Houghovy transformace byla úspěšná v 64% případů, detekce pomocí přizpůsobené diltrace byla úspěšná v 44% případů.
|
host ::
RSS.