|
|
Analýza snímků sítnice se zaměřením na detekci patologických oblastí
Hartlová, Marie ; Kolář, Radim (oponent) ; Odstrčilík, Jan (vedoucí práce)
Diabetická retinopatie je vážnou oční komplikací diabetu mellitus a jedním z hlavních důvodů slepoty na světě. Tato práce se zabývá hledáním neovaskularizací, které jsou prvním projevem diabetické retinopatie na sítnici. Ve stručnosti se v této práci popisují vlastnosti obrazových dat z digitální fundus kamery, metody segmentace obrazu, metody automatické segmentace cévního řečiště a detekce neovaskularizací.Tyto informace byly využity pro vytvoření vlastního programu pro detekci neovaskularizací.
|
|
|
Analýza pulzace retinálních cév
Holásková, Anna ; Mézl, Martin (oponent) ; Odstrčilík, Jan (vedoucí práce)
Obsahem této práce je analýza pulzace sítnicových cév z videosekvencí získaných experimentální fundus kamerou na základě měření intenzitního profilu cévy. Základním stupněm analýzy je v této práci segmentace cévního řečiště a následné měření průměru cév v průběhu videosekvencí. V práci je uvedena rešerše metod zabývajících se právě měřením průměru a vyhodnocováním pulzací a také rozbor segmentačních metod využívajících se při analýze cévního řečiště sítnice. Z nastudovaných metod byla pro segmentaci vybrána metoda sledování kontur. Ve videosekvencích získaných po segmentaci cévního řečiště je dále analyzována pulzace retinálních cév na základě měření intenzitních profilů. Analýza je také provedena na originálních videosekvencích a výstupy jsou porovnávány na základě frekvenčních charakteristik.
|
|
| |
|
|
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.
|
|
|
Segmentace a modelování cévního stromu ve snímcích sítnice
Václavík, Jan ; Odstrčilík, Jan (oponent) ; Kolář, Radim (vedoucí práce)
Studie cévního stromu v obrazech sítnice mají využití nejen na poli medicíny, ale také biometrie. Matematický popis cévního řečiště sítnice by mohl pomoci k ulehčení a vylepšení diagnóz některých chorob, k jejich automatické lokalizaci nebo k urychlení identifikace a verifikace osob. Cílem práce je navrhnout a vytvořit algoritmus, který bude automaticky aproximovat hlavní retinální cévy parabolickou, lineární a kvartickou funkcí. Hlavní část práce je tedy věnována této problematice včetně segmentace cévního řečiště pomocí Gaborových filtrů, morfologické eroze, prahování, skeletonizace, a výsledné optimalizace aproximačního modelu. Na závěr je diskutována kvalita vytvořeného modelovacího algoritmu.
|
|
|
Využití snímků sítnice v biometrii
Bujnošková, Eva ; Drahanský, Martin (oponent) ; Kolář, Radim (vedoucí práce)
Rozpoznávání podle sítnice je velmi účinný a téměř neomylný nástroj pro identifikaci osob, díky svým výhodám může být použit v případech, kdy je třeba zajistit vysokou bezpečnost. Proces identifikace vychází z úspěšné extrakce cévního řečiště ze snímku sítnice a převodu na binární obraz. Tento je pak použit k hledání bifurkací v řečišti s využitím skeletonizace jako operace matematické morfologie. Větvení cév jako jediný parametr nestačí, je proto doplněn informacemi o tloušťce a směru cévy v okolí detekované bifurkace. Souhrn parametrů je následně porovnán s příznaky obrazů v databázi a pomocí zarovnávání je stanoven obraz, který je s určitou pravděpodobností nejbližší danému souhrnu. Ten je vyhodnocen jako shoda a k testovacímu objektu je přiřazen objekt z databáze. Práce zahrnuje také zpracování druhé metody využívající translaci obrazu a výpočtů minimálních vzdáleností mezi bifurkacemi.
|
|
|
Hodnocení automatických metod segmentace cévního řečiště
Svoboda, Ondřej ; Jan, Jiří (oponent) ; Odstrčilík, Jan (vedoucí práce)
Při analýze retinálních snímků představuje segmentace cévního řečiště důležitý krok celého postupu. Výsledky analýzy mohou být použity při diagnostice onemocnění očního aparátu a onemocnění kardiovaskulárního systému. Tato práce se zabývá vytvořením databáze zlatých standardů ze snímků sítnice ve vysokém rozlišení a jejich použití při hodnocení úspěšnosti segmentace cévního řečiště automatickými metodami. Dalším cílem práce je vytvořit aplikaci, která umožní online hodnocení úspěšnosti detekce cévního řečiště pomocí automatických počítačových metod. Ve stručnosti se v této práci popisují vlastnosti obrazových dat z digitální fundus kamery, metody segmentace obrazu a metody automatické segmentace cévního řečiště. Dále jsou popsány zlaté standardy, jejich databáze a v neposlední řadě vlastnosti a důvod vzniku databáze HRF (High Resolution Fundus Images). Poslední kapitola se zabývá způsoby hodnocení úspěšnosti detekce cévního řečiště automatickými metodami a vývojem aplikace určené k tomuto hodnocení.
|
|
| |
|
|
Segmentace cévního řečiště na snímcích sítnice
Šťastný, Pavel ; Mézl, Martin (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 byla použita Gaborova filtrace. Nejdříve byla vytvořena banka filtrů a následně pomocí konvoluce apliko-vána na snímek. Po klasifikaci byl snímek ještě upraven a prahován. Nakonec bylo vše po-rovnáno se zlatým standardem. Průměrné hodnoty z hodnocení pro zdravé snímky byly senzi-tivita 0,8340, specificita 0,8709 a přesnost hodnocení 0,8663.
|
host ::
RSS.