|
|
Pletysmografie pro zpracování retinálních sekvencí
Plavcová, Daniela ; Valterová, Eva (oponent) ; Kolář, Radim (vedoucí práce)
Zrak je jedním z pěti lidských smyslů a je velmi důležitým pro zkoumání blízkého i vzdáleného okolí. Tomu ovšem brání různé oční vady, které mohou souviset s cévním systémem sítnice a pulzacemi, které jsou na ní pozorovatelné. Tato práce se zabývá zkoumáním souvislostí mezi zmíněnými pulzacemi a onemocnění glaukomem. Pro hledání spojitostí mezi těmito dvěma aspekty jsou použité videozáznamy ze sítnice, s jejíž pulzací je dál pracováno ve formě 1D signálu, a to především ve spektrální oblasti.
|
|
| |
|
|
Processing of high-resolution retinal images
Vraňáková, Sofia ; Chmelík, Jiří (oponent) ; Valterová, Eva (vedoucí práce)
The master’s thesis is focused on the processing of high-resolution retinal images. The aim of this work is to obtain images of higher quality from a sequence of low-quality frames. The frames are first pre-processed by using bilateral filtering and contrast enhancement. The shift between the frames in the imaging sequence is estimated using phase correlation, and these frames are then fused together using the averaging through the frames and the super-resolution technique, more specifically regularization based on bilateral total variance. The resulting median quality scores of obtained images are PIQUE 0.2600, NIQE 0.0701, and BRISQUE 0.3936 for the averaging technique and PIQUE 0.1063, NIQE 0.0507, and BRISQUE 0.1570 for super-resolution technique.
|
|
|
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%.
|
|
|
Time Delay Estimation Between Retinal Arteries And Veins Pulsations Using Instantaneous Phase
Valterova, Eva
The eye fundus suffers from many diseases such as glaucoma, central retinal venous occlusion or intracranial pressure rise. The fundus examination by video-ophthalmoscope can diagnose and reveal the assumption of these diseases, for example, from dynamic changes in the vascular system. This paper focuses on the determination of time delay between signals extracted from vein and artery pulsations obtained by experimental video-ophthalmoscope. The signal is further processed and the instantaneous frequency is utilized for time delay estimation. The observed time delay is in the range of 0 to 233 ms, which is in accordance with published results.
|
|
|
Radiační poškození vzorků v nízkovoltové transmisní elektronové mikroskopii
Vykydal, Václav ; Valterová, Eva (oponent) ; Kolář, Radim (vedoucí práce)
Práce je zaměřena na vliv radiačního poškození vzorků v nízkonapěťové transmisní elektronové mikroskopii. V práci se nachází obecný popis transmisních elektronových mikroskopů a jejich důležitých částí. Je zde popsán způsob poškození vzorků ozářených primárním svazkem elektronů, jak se připravují vzorky pro elektronovou mikroskopii a k jaké degradaci vzorků dochází z hlediska materiálu vzorku a časovému zatížení primárním elektronovým svazkem.
|
|
|
Blind Image Deconvolution in STEM mode of Electron Microscope
Valterová, Eva ; Walek, Petr (oponent) ; Potočňák, Tomáš (vedoucí práce)
Blind image deconvolution is method, which restore the true image and point spread function simultaneously. The goal of this paper is to introduce several methods of blind deconvolution and find the optimal method for reconstruction of the true image and point spread function of images from scanning transmission electron microscope. The alternating minimization algorithm is assumed as the most convenient for blind deconvolution problem. Then it is modified and tested. The proposed algorithm properties are tested on artificially degraded data and the real data from scanning transmission electron microscope. The algorithm efficiency is evaluated by several evaluating criteria. The algorithm limitations are determined and its area of use is specified.
|
host ::
RSS.