Název:
Klasifikace cév sítnice
Překlad názvu:
Classification of retinal blood vessels
Autoři:
Mitrengová, Jana ; Kolář, Radim (oponent) ; Odstrčilík, Jan (vedoucí práce) Typ dokumentu: Diplomové práce
Rok:
2021
Jazyk:
cze
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstrakt: [cze][eng]
Práce se zabývá klasifikací cévního řečiště v obrazových datech sítnice. První část práce pojednává o anatomii oka a zaměřuje se na popis sítnice a jejího cévního zásobení. Dále je popsán princip fundus kamery a experimentálního video oftalmoskopu. Druhá část práce je věnována literární rešerši odborných prací, které se zabývají problematikou klasifikace retinálních cév na tepny a žíly. Následně je uveden princip vybraných metod strojového učení. Na základě prostudovaných odborných publikací byly sestaveny dva návrhy metod pro klasifikaci cévního řečiště, první s využitím SVM klasifikátoru a druhá s využitím konvoluční neuronové sítě U-Net. Na závěr proběhla analýza pulzací cévního řečiště. Praktická část práce byla realizována v programovacím prostředí Matlab, přičemž pro klasifikaci byly použity snímky z RITE, IOSTAR a AFIO databáze, a při analýze pulzací byly zpracovány videosekvence sítnice pořízené experimentálním video oftalmoskopem.
The thesis deals with the classification of the retinal blood vessels in retinal image data. The first part of the thesis deals with the anatomy of the human eye and focuses on the description of the retina and its blood circulation. It further describes the principle of fundus camera and experimental video ophthalmoscope. The second part of the thesis is devoted to a literature search of academic publications that deal with the classification of the retinal vessels into arteries and veins. Subsequently, the principle of selected machine learning methods is presented. Based on the literature research, two methods for the classification of the blood vessels were proposed, the first one using the SVM classifier and the second one using the convolutional neural network U-Net. At the end, the analysis of vascular pulsations was performed. The practical part of the thesis was carried out in Matlab programming interface and images from the RITE, IOSTAR and AFIO database were used for classification and the retinal video sequences taken with an experimental video ophthalmoscope were processed in the analysis of pulsations.
Klíčová slova:
cévní řečiště sítnice; klasifikace; konvoluční neuronové sítě; metoda podpůrných vektorů; pulzace; sítnice; U-Net; blood vessels of retina; classification; convolutional neural network; pulsation; retina; support vector machines; U-Net
Instituce: Vysoké učení technické v Brně
(web)
Informace o dostupnosti dokumentu:
Plný text je dostupný v Digitální knihovně VUT. Původní záznam: http://hdl.handle.net/11012/197022