|
|
Tvorba 3D modelu čelistního kloubu
Šmirg, Ondřej ; Bartušek, Karel (oponent) ; Liberda,, Ondřej (oponent) ; Smékal, Zdeněk (vedoucí práce)
Dizertační práce pojednává o 3D rekonstrukci temporomandibulárního kloubu z 2D řezů tkání získané z magnetické rezonance. Současná praxe používá 2D MRI řezů pro určení diagnózy. 3Dmodel má mnoho výhod pro určení diagnózy, které vycházejí ze znalosti prostorové informace. Současná medicína používá 3D modely tkání, ale u tkáně čelistního kloubu existuje problém se segmentací kloubního disku. Tato malá tkáň, která má malý kontrast a velice podobné statistické vlastnosti, jako její okolí, lze jen složitě segmentovat. Pro segmentaci kloubního disku byly vyvinuty nové metody založené na znalosti anatomie oblasti kloubního disku a dále na statistice využívající genetického algoritmu. Soubor 2D řezu má různé rozlišení v osách x,y a ose z. Pro sjednocení rozlišení byl vyvinut algoritmus nadvzorkování, který se snaží zachovat tvarové vlastnosti tkáně. V poslední fázi tvorby 3D modelů bylo využito již standardně používaných metod, avšak tyto metody pro decimaci a vyhlazení mají různé možnosti nastavení (počet polygonů modelu, počet iterací algoritmu). Protože výsledkem práce je získání co nejvěrnějšího modelu reálné tkáně, bylo nutné vytvořit objektivní metody, pomocí kterých by bylo možné nastavit algoritmy tak, aby bylo dosaženo co nejlepšího kompromisu mezi mírou zkreslení a dosažením věrohodnosti modelu.
|
|
|
Využití senzoru Kinect pro detekci osob
Janás, Lukáš ; Šmirg, Ondřej (oponent) ; Přinosil, Jiří (vedoucí práce)
Práce pojednává o způsobech detekce osob za pomoci zařízení Kinect od společnosti Microsoft. Hloubkový obraz pořízený tímto zařízením je dále zpracováván pomocí stan- dartních algoritmů pro práci s obrazem za využití volně dostupné knihovny OpenCV. Všechny používané metody zpracování obrazu jsou podrobně popsány z hlediska jejich funkce a vlivu na změnu obrazu. Praktická část práce se zaměřuje na realizaci jednodu- chého programu sloužícího pro segmentaci obrazu a nalezení osob v něm.
|
|
| |
|
|
Identifikace osob pomocí bipedální lokomoce
Krzyžanek, Jakub ; Richter, Miloslav (oponent) ; Horák, Karel (vedoucí práce)
Práce se zabývá metodami pro nalezení člověka při chůzi v sekvenci snímků a následným hledáním důležitých bodů pro porovnání průběhu jejich pohybu a identifikaci osob. Pro vyhledání siluety člověka jsou použity shlukové metody k-means a mean shift. Předtím však je pro nalezení přibližného místa hledaného člověka použita metoda rozdílových snímků, konkrétně estimace modelu prostředí, která nám zmenší pole hledání a zkrátí čas segmentace shlukových metod. Práce se při hledání důležitých bodů soustředí na tři místa: střed hlavy a klouby kotníků obou noh. Následně jsou tyto body znázorněny na původní sekvenci snímků a porovnány se skutečnými místy výskytu středu hlavy a kotníků, které uživatel předem vyznačil. Práce se taky zabývá porovnáním získaných průběhů pohybů těchto bodů a identifikaci osob, kterým patří snímaná chůze. Ke konci jsou zkoumány problematické situace, které se vyskytly v průběhu řešení práce. Výsledkem práce je algoritmus, který v sekvenci snímků (resp. videa) najde pohybujícího se člověka a vyhledá důležité body (střed hlavy a kotníky) pro porovnání a identifikaci osoby, které patří snímaná chůze.
|
|
|
Segmentace obrazu pomocí neuronové sítě
Vrábelová, Pavla ; Žák, Pavel (oponent) ; Švub, Miroslav (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá aplikací neuronových sítí na problém segmentace obrazových dat. První část práce je věnována úvodu do problematiky zpracování obrazu a neuronových sítí, v druhé části je popsán vytvořený segmentační systém a jsou prezentovány výsledky provedených experimentů. Vytvořený segmentační systém umožňuje použití různých typů klasifikátorů, extrakci různých příznaků pro klasifikaci a také vyhodnocení úspěšnosti segmentace. Byly vytvořeny dva klasifikátory - neuronová síť (samoorganizační mapa) a algoritmus K-means. Pro klasifikaci byly použity barevné (RGB a HSV) a texturní příznaky a jejich kombinace. Texturní příznaky byly získány pomocí sady Gáborových filtrů. Byly provedeny experimenty s vytvořenými klasifikátory a extraktory a porovnány výsledky.
|
|
|
Analýza a segmentace tomografických obrazů
Dorazil, Jan ; Bartušek, Karel (oponent) ; Smékal, Zdeněk (vedoucí práce)
Práce se zabývá detekcí hran v obrazech magnetické rezonance a jejich segmentací. Jsou uvedeny metody detekce hran v obrazech založené na hledání maxima gradientu, metody detekující hranu pomocí průchodu nulovou hodnotou v obraze Laplaceova operátoru i metody využívající jejich kombinace. Metody jsou vzájemně porovnávány s cílem nalézt nejvhodnější metodu pro detekci čelistního kloubu. Následně je vybrána vhodná metoda segmentace pro oddělení jednotlivých částí čelistního kloubu (kondylu, jamky a disku).
|
|
|
Interaktivní segmentace medicínských obrazových dat
Kříž, Radim ; Štancl, Vít (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Práce se zabývá možnostmi interaktivní segmentace medicínských obrazových dat pomocí knihovny ITK a segmentační metody level-set. Dále diskutuje možnosti interaktivního ovlivnění průběhu segmentace pomocí uživatelem definovaných hran a usnadnění segmentace pomocí módů umožňujících automatické nastavení parametrů. Nedílnou součástí práce je uživatelsky přívětivý segmentační nástroj postavený na knihovně ITK využívající segmentační metodu level-set, který názorně předvádí možnosti módů a přidaných hran v praxi. Návrh a implementace tohoto nástroje je také součástí této práce.
|
|
|
Ovládání aplikace gesty rukou a prstů uživatele
Břenek, Martin ; Behúň, Kamil (oponent) ; Beran, Vítězslav (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá tvorbou prvku uživatelského rozhraní, který slouží k ovládání aplikace za pomoci gesta tvořeného rukou a prsty uživatele. V textu jsou rozebrány základy počítačového vidění a principy segmentace obrazu. Dále se práce zaměřuje na analýzu zadání a návrh, popisuje implementační detaily, včetně použitých nástrojů a zahrnuje výsledky testů koncového řešení.
|
|
|
Zpracování RTG snímků při výzkumu čelistních onemocnění
Kabrda, Miroslav ; Šmirg, Ondřej (oponent) ; Mikulka, Jan (vedoucí práce)
Předmětem této diplomové práce je návrh metody pro automatizované vyhodnocení parametrů rentgenových obrazů cystických onemocnění lidských čelistí. Hlavním problémem při lékařské diagnostice je nízká opakovatelnost způsobená subjektivním ohodnocením snímků bez použití nástroje pro zpracování obrazu. V diplomové práci jsou popsány základní kroky zpracování obrazu, jednotlivé metody segmentace obrazu a zvolená metoda segmentace live-wire. Databáze obrazů byla zpracována v Java prostředí ImageJ. V cystických oblastech byly vyhodnoceny jejich základní statistické a tvarové vlastnosti. Získané hodnoty byly použity pro učení klasifikačního modelu (rozhodovací strom) v prostředí RapidMiner. Tento model byl využit pro vytvoření zásuvného modulu pro automatickou klasifikaci typu cysty v programu ImageJ.
|
|
|
Extrakce krevního řečiště z Fundus snímku lidského oka
Baláš, Ondřej ; Říha, Kamil (oponent) ; Minář, Jiří (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá metodami segmentace obrazu a jejich využití při extrakci krevního řečiště oka z tzv. fundus snímků. K pochopení dané problematiky je na následujících stránkách popsán anatomický pohled do oka, zpracování obrazu a různé segmentační metody. Dále tato práce obsahuje návrh aplikace na extrakci krevního řečiště s využitím různých segmentačních metod, naprogramována v jazyce JAVA za pomocí knihovny OpenCV na zpracování obrazu. Výsledné snímky z aplikace jsou porovnány se snímky „zlatých standardů“ z veřejných databází.
|
host ::
RSS.