|
|
Extrakce texturních příznaků pro účely detekce glaukomového poškození
Daněk, Daniel ; Kolář, Radim (oponent) ; Odstrčilík, Jan (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá automatickou analýzou fundus snímků sítnice pomocí texturní analýzy využívající Markovská náhodná pole. Cílem práce je nalézt vhodné texturní parametry, které by bylo možné využít pro klasifikaci stupně poškození vrstvy nervových vláken. Uvažovaný model Markovských náhodných polí využívá cirkulárně symetrické okolí pro popis analyzované textury a odhad parametrů modelu pomocí metody nejmenších čtverců. Získané texturní příznaky byly kvantitativně vyhodnoceny pomocí základní korelační analýzy s využitím dat z optické koherentní tomografie (OCT). Výsledky ukazují, že existuje korelace mezi navrženými příznaky a tloušťkou vrstvy nervových vláken, měřenou pomocí OCT. Příznaky lze tedy v budoucnu potencionálně využít pro diagnostiku glaukomu.
|
|
|
Automatická segmentace dokumentů
Jakub, Dušan ; Španěl, Michal (oponent) ; Szőke, Igor (vedoucí práce)
Práce se zabývá rozčleněním dokumentů uložených jako obrázek do segmentů trojího druhu - pozadí, text a grafické objekty. Představuje různé způsoby řešení a podrobněji popisuje postup využívající Gaborovy filtry a neuronové sítě. Je diskutována volba vhodných parametrů filtrů i trénování sítě. Pro zpřesnění výsledků je použita metoda hledání souvislých komponent. Součástí práce je klasifikátor v jazyce C++ vytvořený za použití knihovny OpenCV. Navržený postup byl koncipován pro segmentaci dokumentů publikovaných ve vědeckých časopisech a uložených jako obrázek např. po skenování. Vedle výsledků segmentace odborných textů jsou v práci prezentovány také experimenty se segmentací dokumentů jiného charakteru, např. reklamního letáku a slidů prezentace. V závěru je demonstrován přínos navrženého postupu při zapojení do procesu optického rozpoznávání znaků.
|
|
|
Analýza oftalmologických dat z pohledu diagnostiky glaukomu
Vodáková, Martina ; Kolář, Radim (oponent) ; Odstrčilík, Jan (vedoucí práce)
Bakalářská práce je zaměřena na texturní analýzu snímků sítnice s vysokým rozlišením s cílem subjektivně a kvantitativně popsat vlastnosti textury tvořené vrstvou nervových vláken. Na každém snímku byla předdefinována oblast zájmu v podobě deseti sektorů. V každém sektoru byla sledována korelace mezi subjektivním a kvantitatvním hodnocením textury. Výsledky ukazují, že navrhované základní příznaky jsou úzce spojeny s texturními vlastnostmi získanými z vizuálního vzhledu vrstvy nervových vláken. Poslední krok popisuje porovnání výsledků hodnocení textury vrstvy nervových vláken s kvantitativně změřenou tloušťkou vrstvy nervových vláken z dat optické koherentní tomografie.
|
|
|
Automatizace exoskopické analýzy pomocí zpracování obrazů sedimentárních zrn pořízených elektronovým mikroskopem
Křupka, Aleš ; Křížek,, Marek (oponent) ; Baroňák, Ivan (oponent) ; Říha, Kamil (vedoucí práce)
Práce se zabývá výzkumem metod analýzy obrazu za účelem využití při exoskopické analýze sedimentárních zrn, konkrétně při rozlišování mezi jednotlivými geomorfologickými genezemi, kterými byla tato zrna formována. Obrazy zrn jsou pořízeny pomocí rastrového elektronového mikroskopu. Hlavním přínosem je návrh metodiky, pomocí které je možné exoskopickou analýzu do značné míry automatizovat. Tato metodika pokrývá automatickou segmentaci zrn v obraze, automatickou analýzu zaoblenosti 2D průmětu zrn a rozlišitelnost geomorfologických genezí podle struktury povrchu zrn. V části zabývající se automatickou segmentací byla navržena metoda, která následně umožňuje snadnou manuální korekci výsledků segmentace. Tato metoda je založena na rozdělení a slučování regionů v obrazu. Jednotlivé kroky této procedury byly navrženy tak, aby bylo co nejvíce využito specifických vlastností snímků zachycujících zrna a následně dosaženo co nejlepších výsledků segmentace. V části automatické analýzy zaoblenosti 2D průmětu sedimentárních zrn byl vyhodnocen vliv obrazového rozlišení na výslednou hodnotu zaoblenosti. Dále zde bylo zkoumáno minimální množství sedimentárních zrn, které je nutné analyzovat pro spolehlivé porovnání dvojice geomorfologických genezí na základě míry zaoblenosti. Pro určení tohoto množství byla navržena metoda, která byla experimentálně ověřena. V části automatické analýzy povrchové struktury sedimentárních zrn byla navržena metoda pro rozlišování geomorfologických genezí. Tato metoda využívá nízkoúrovňové texturní příznaky, pomocí kterých lze popsat jednotlivé obrazy sedimentárních zrn. Modely jednotlivých geomorfologických genezí jsou pak tvořeny souborem histogramů reprezentujících četnosti zastoupení různých konfigurací nízkoúrovňových texturních příznaků. Metody navržené v jednotlivých částech práce byly otestovány a vyhodnoceny na základě databáze, která obsahuje vzorky sedimentárních zrn pocházejících z celkem 4 různých geomorfologických genezí (eolická, glaciální, svahová a vulkanická).
|
|
|
Analýza vrstvy nervových vláken na snímcích sítnice s využitím lokálních binárních vzorů
Doležal, Petr ; Harabiš, Vratislav (oponent) ; Odstrčilík, Jan (vedoucí práce)
Tato práce popisuje metodu LBP (Localy Binary Pattern) v jejích různých formách jako nástroj pro analýzu vrstvy nervových vláken jakožto snímků s texturou a bez textury. První část práce se zabývá vrstvou nervových vláken na sítnici oka, výpadky nervových vláken, a především pak možnostmi snímání sítnice pomocí fundus kamery a vlastnostmi takto získaných dat. Druhá část práce popisuje a vysvětluje metodu LBP využívající lokální binární operátory k popisu textury pomocí histogramů. Z takto vzniklých LBP histogramů je získán soubor příznaků. Různými klasifikačními přístupy lze pak určit, zda nové vzorky patří snímku s výpadkem vrstvy nervových vláken. Tímto se zabývá další část práce. Následně je zkoumána korelace příznaků histogramů těchto snímků s tloušťkou vrstvy nervových vláken v témže místě. Metody popisované v této práci byly otestovány na souboru snímků v programovém prostředí MATLAB a dobré výsledky ukazují, že použitá metoda může najít uplatnění v podpoře diagnostiky glaukomových onemocnění.
|
|
|
Texturní analýza nádorových tkání v CT obrazových datech plic.
Šalplachta, Jakub ; Jan, Jiří (oponent) ; Jakubíček, Roman (vedoucí práce)
Cílem této práce je odhalení možnosti využití metod texturní analýzy k detekci a segmentaci nádorové tkáně v CT datech plic a klasifikace viabilních oblastí nádorové tkáně. Hlavním předpokladem práce jsou rozdíly texturních vlastností (příznaků) mezi nádorem a okolními tkáněmi a změny těchto příznaků během vývoje a léčby nemoci. Práce obsahuje přehled jednotlivých metod texturní analýzy. Dále se zabývá vytvořením vlastní metody, která je tvořena vybranými metodami texturní analýzy, jejichž výstupy společně vytváří vektor příznaků (pro každý voxel obrazu získáme vektor příznaků). Ten je následně dále zpracováván pomocí metody shlukové analýzy. Obsahem práce je teoretická rešerše dané problematiky, popis návrhu vlastní metody a statistické vyhodnocení výsledků. Návrh metody je zpracován v programovacím prostředí Matlab®.
|
|
|
Metody texturní analýzy v medicínských obrazech
Hanyášová, Lucie ; Szabó, Zoltán (oponent) ; Kolář, Radim (vedoucí práce)
Práce je zaměřena na zpracování přehledu nejpoužívanějších metod texturní analýzy. Hlavním cílem je zpracování texturní analýzy pro fotografie očního pozadí zaměřená na rozpoznání rozdílu mezi skupinou očí zdravých pacientů a skupinou očí pacientů s glaukomem. U skupiny pacientů se zeleným zákalem je možné pozorovat vymizení textury na pozadí očí. V práci je použito předzpracování fotografií očního pozadí převodem do různých barevných prostorů za účelem zdůraznění textury na pozadí. Práce se dále zabývá podrobněji metodou co-occurrence matice určenou pro texturní analýzu těchto dat. Práce obsahuje popis řešení, diskuzi zvolených parametrů a výsledkem je soupis vlastností, na jejichž základě je možné s jistou pravděpodobností odlišit skupinu pacientů s glaukomem od pacientů se zdravým očním pozadím. Návrh metody je zpracován v programovém prostředí Matlab.
|
|
|
Texturní analýza vrstvy nervových vláken na snímcích sítnice
Novotný, Adam ; Jan, Jiří (oponent) ; Odstrčilík, Jan (vedoucí práce)
Práce popisuje zcela novou metodu detekce poškození vrstvy nervových vláken (VNV) v barevných fotografiích sítnice. Poškození VNV je jedním z příznaků glaukomového onemocnění a jeho včasné odhalení je zcela zásadní. Metoda je představena s cílem podpořit včasnou diagnostiku glaukomu v oftalmologii. Základem metody je využití lokálních binárních operátorů (LBP). Tento přístup texturní analýzy je charakteristický zejména výpočetní jednoduchostí a invariantností vůči monotónním změnám jasu obrazu. Z obrazových histogramů LBP distribucí je získáno několik texturních příznaků, které slouží ke klasifikaci zdravé či nemocné tkáně sítnice. Metoda byla otestována na snímcích sítnice pacientů s výpadkem ve VNV. Výsledky ukazují, že lze navrženou metodu texturní analýzy s úspěchem použít pro účely podpory diagnostiky glaukomu.
|
|
|
Analýza retinálních snímků se zaměřením na detekci vrstvy nervových vláken
Spáčil, Michal ; Kolář, Radim (oponent) ; Odstrčilík, Jan (vedoucí práce)
Úkolem této práce je teoreticky zpracovat systém a vytvořit program v prostředí Matlab sloužící k detekci výpadku vrstvy neuronových spojení na sítnici oka. První část se zabývá přístupem k problému analýzou dat ve frekvenční oblasti a výsledky s použitím filtrů postavených na statistickém výskytu určitých frekvencí v daných vzorcích. Druhá část dále pojednává o použití sytému gaborových filtrů pro detekci přítomnosti sledovaných vláken a statistické výsledky dosažené s jejich pomocí.Na výsledných parametrech je poté vytvořen analyzační program.
|
|
|
Texturní analýza
Opletal, Tomáš ; Kratochvíla, Lukáš (oponent) ; Honec, Peter (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá texturní analýzou netkaných textilií. Cílem je detekovat vady materiálu, které mohly vzniknout při procesu vytváření kalandrů na netkané textilii. Pro tento účel byly otestovány různé metody. Jako nástroje byly využity Fourierova transformace s následným statistickým zpracováním a Neuronové sítě.
|
host ::
RSS.