|
|
Analysis of Retinal Image Data to Support Glaucoma Diagnosis
Odstrčilík, Jan ; Kybic, Jan (referee) ; Matula,, Petr (referee) ; Kolář, Radim (advisor)
Fundus kamera je široce dostupné zobrazovací zařízení, které umožňuje relativně rychlé a nenákladné vyšetření zadního segmentu oka – sítnice. Z těchto důvodů se mnoho výzkumných pracovišť zaměřuje právě na vývoj automatických metod diagnostiky nemocí sítnice s využitím fundus fotografií. Tato dizertační práce analyzuje současný stav vědeckého poznání v oblasti diagnostiky glaukomu s využitím fundus kamery a navrhuje novou metodiku hodnocení vrstvy nervových vláken (VNV) na sítnici pomocí texturní analýzy. Spolu s touto metodikou je navržena metoda segmentace cévního řečiště sítnice, jakožto další hodnotný příspěvek k současnému stavu řešené problematiky. Segmentace cévního řečiště rovněž slouží jako nezbytný krok předcházející analýzu VNV. Vedle toho práce publikuje novou volně dostupnou databázi snímků sítnice se zlatými standardy pro účely hodnocení automatických metod segmentace cévního řečiště.
|
|
| |
|
|
Detection of delay between arterial and venous pulse signal from videoophthalmoscope
Pejskar, Michael ; Mézl, Martin (referee) ; Valterová, Eva (advisor)
The goal of this bachelor´s work is to measure a time difference between arterial and venous pulses on a retina from video sequences obtained from a binocular videoopthalmoscope. Theoretical part contains a description of the eye and its structures, description of the imaging devices used to display ocular background and research of methods used to measure and calculate the delay between pulses. Practical part describes the processing and adjustments of the videosequences and the measurement of time differences using foot-to-foot and phase difference method.
|
|
|
Retinal image registration using phase correlation
Šikula, Viktor ; Harabiš, Vratislav (referee) ; Kolář, Radim (advisor)
This master thesis deals with retinal image registration using phase correlation technique. There are described properties of retinal images and modality of scanning. A geometrical transformation encompasing scale, rotation and translation between two retinal images is considered and the whole registration framework is described. There are used retinal images from fundus camera and scanning laser ophthalmoscope (SLO). In this thesis is described corresponding bifurcations detection using phase correlation and registration using second-order polynomial transformation. The results are subjectively and objectively verificated.
|
|
|
Texture analysis of retinal images
Mikauš, Jakub ; Odstrčilík, Jan (referee) ; Gazárek, Jiří (advisor)
The thesis deals with the detection of the nerve fiber layer disruptions in retina scans. The introduction presents an overview of the human eye fysiology and analyses the input image data. The thesis continues with an investigation of two texture analysis methods. While the method of adapted filters does not produce very good results, the method of brightness assessment is shown to work satisfactorily. The final part of the thesis describes the implemented tool for the detection of the nerve fiber layer disruptions.
|
|
|
Detection and evaluation of distorted frames in retinal image data
Vašíčková, Zuzana ; Chmelík, Jiří (referee) ; Kolář, Radim (advisor)
Diplomová práca sa zaoberá detekciou a hodnotením skreslených snímok v retinálnych obrazových dátach. Teoretická časť obsahuje stručné zhrnutie anatómie oka a metód hodnotenia kvality obrazov všeobecne, ako aj konkrétne hodnotenie retinálnych obrazov. Praktická časť bola vypracovaná v programovacom jazyku Python. Obsahuje predspracovanie dostupných retinálnych obrazov za účelom vytvorenia vhodného datasetu. Ďalej je navrhnutá metóda hodnotenia troch typov šumu v skreslených retinálnych obrazoch, presnejšie pomocou Inception-ResNet-v2 modelu. Táto metóda nebola prijateľná a navrhnutá bola teda iná metóda pozostávajúca z dvoch krokov - klasifikácie typu šumu a následného hodnotenia úrovne daného šumu. Pre klasifikáciu typu šumu bolo využité filtrované Fourierove spektrum a na hodnotenie obrazu boli využité príznaky extrahované pomocou ResNet50, ktoré vstupovali do regresného modelu. Táto metóda bola ďalej rozšírená ešte o krok detekcie zašumených snímok v retinálnych sekvenciách.
|
|
|
Quality assessment of retinal images
Tvarůžek, Marek ; Jiřík, Radovan (referee) ; Kolář, Radim (advisor)
This thesis deals with the properties of retinal images, which are taken with a digital fundus camera. The basic image processing operations are described and applied on biomedical images. Based on these operations, the algorithm for image quality assessment is designed and implemented in Matlab. The quality metrics quantify the focusing. The proposed methods are tested on two datasets and the results are presented and discussed.
|
|
|
Exploring the Population Characteristics of Direction-Selective Ganglion Cells Across the Retinal Space
Svatoň, Jan ; Paštěka, Richard (referee) ; Jösch, Maximilian (advisor)
V minulém století byl vynaložen značný výzkum na pochopení, jak jsou vizuální informace kódovány neurálními populacemi a jejich obvody. Celkový obraz, který vyplynul z tohoto úsilí, naznačuje, že vizuální informace jsou nejprve zpracovány složitými obvody v sítnici a následně přeneseny do vyšších mozkových struktur. Ukazuje se, že sítnice i mozek si vyvinuly pozoruhodně sofistikované výpočty pro extrakci těchto informací. Funkční studie těchto neuronálních transformací byly prováděny pomocí elektrofyziologických nebo zobrazovacích technik. Tyto techniky omezovaly analýzu prostorových specializací sítnice, a to buď počtem dostupných elektrod (v elektrofyziologii) nebo velikostí zorného pole (FOV) (v zobrazovacích experimentech). Pro ukázku – záznamy aktivit gangliových buněk sítnice (RGC) byly omezeny na relativně malou oblast (~ 200 x 200 um2) za použití nejmodernějších zobrazovacích technik. Ve své diplomové práci jsem prozkoumal nově vyvinutou metodu využívající FOV, která je 40krát větší ve srovnání s FOV konvenčních optických metod, což mi umožňilo překonat toto technické omezení. Práce využívá tuto novou zobrazovací metodu k prozkoumání populačních charakteristik směrově selektivních gangliových buněk (DSGC) v sítnicích myší. Replikací již známých populačních vzorců jsme verifikovali, že naše nová zobrazovácí metoda funguje. Práce dále zkoumá účinky pomocných látek pro zvýšení míry infekce RGCs. Tyto pomocné látky tak mohou potenciálně usnadnit nezaujaté zaznamenávání aktivit RGCs. Práce navíc představuje nový stimul pro inspekci receptivních polí (RF) RGCs. Tento nový stimul překonává konvenční stimuly používané v současných studiích jak v rozlišení vyprodukovaného RF, tak v nezbytném čase prezentace stimulu a otevírá tak dveře pro následující studie, které mohou poprvé popsat distribuční vzorce receptivních poli napříč sítnicí a zlepšit tak klasifikaci buněčných tříd.
|
|
|
Generation of Cryptographic Key from Eye Biometric Features
Semerád, Lukáš ; Hájek, Josef (referee) ; Drahanský, Martin (advisor)
The main topic of the thesis is creation of formulas for the amount of information entropy in biometric characteristics of iris and retina. This field of science in biometrics named above is unstudied yet, so the thesis tries to initiate research in this direction. The thesis also discusses the historical context of security and identification fields according to biometric characteristics of a human being with an overlap for potential usage in biometrics of iris and retina. The Daugman’s algorithm for converting iris image into the binary code which can be used as a cryptographic key is discussed in detail. An application implementing this conversion is also a part of the thesis.
|
|
|
Automatic detection of neural fibers losses
Václavek, Martin ; Jiřík, Radovan (referee) ; Kolář, Radim (advisor)
This work is focused on detection of loss in nerve fibre layer on colour pictures of retina, witch are makes by fundus camera. It describe every simple objects of retina, optic nerve head, macula lutea and vascular bed. It detect optic nerve head and his near area, witch is general for detection of breakdownds. It use several metodes of picture adjusting for picture elaboration and objects detection (segmentation, thresholding, enhancement, hough transformation ). The detection of loss in nerve fibre layer is based on comparing of statistic parameters ( average, standart deviation, skewness coefficient and kurtosis coefficient histogram, entropy ) in choosed areas with and withou destruction of nerve layers. Vascular bed have badwatsh on results, cause of this we using hand choosing of essay.
|
guest ::
