|
|
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.
|
|
|
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.
|
|
| |
|
| |
|
|
Optic disc segmentation in retinal images
Vymazal, Bronislav ; Odstrčilík, Jan (referee) ; Kolář, Radim (advisor)
Cílem této práce bylo vytvořit kompaktní algoritmus sloužící k lokalizaci, segmentaci a sledování optického disku v sekvencích obrazů sítnice. Pro účely lokalizace byla použita nová metoda založena na „fast radial transform“. Segmentace optického disku je založena na klasické metodě Chan-Vese, která byla rozšířena o další prvky a implementována v lokalizované podobě, která umožňuje lépe segmentovat obrazy s vysokou mírou nehomogenity. Pro sledování optického disku v sekvencích obrazů byl využit optický tok založený na Lucas-Kanade algoritmu. Všechny metody byly vyhodnoceny na dvou databázích obrazů s odlišnými charakteristikami. První databází je klasická databáze s vysokým rozlišením. Druhou je pak databáze s nízkým rozlišením a vysokou mírou šumu. Všechny výsledky jsou pak porovnány s referenčními hodnotami a vyhodnoceny.
|
|
|
Analysis of retinal vessel pulsation
Holásková, Anna ; Mézl, Martin (referee) ; Odstrčilík, Jan (advisor)
The content of this work is the analysis of retinal vessels pulsation of video sequences acquired by experimental fundus camera based on measuring the brightness profile of the vessel. The first level of analysis in this work is the segmentation of blood vessels and diameter measurement of blood vessels during the sequence. The work contains research methods dealing with the diameter measurement and evaluation of pulsation and analysis segmentation methods using for analysing the vasculature of the retina. From these methods, a vessel tracking method was selected. In segmented video sequences is on the ground of intensity profiles analysed vessel pulsation. Analysis is also made on original dataset and results are discussed considering the frequency characteristic.
|
|
|
A Classification Methods for Retinal Nerve Fibre Layer Analysis
Zapletal, Petr ; Kolář, Radim (referee) ; Odstrčilík, Jan (advisor)
This thesis is deal with classification for retinal nerve fibre layer. Texture features from six texture analysis methods are used for classification. All methods calculate feature vector from inputs images. This feature vector is characterized for every cluster (class). Classification is realized by three supervised learning algorithms and one unsupervised learning algorithm. The first testing algorithm is called Ho-Kashyap. The next is Bayess classifier NDDF (Normal Density Discriminant Function). The third is the Nearest Neighbor algorithm k-NN and the last tested classifier is algorithm K-means, which belongs to clustering. For better compactness of this thesis, three methods for selection of training patterns in supervised learning algorithms are implemented. The methods are based on Repeated Random Subsampling Cross Validation, K-Fold Cross Validation and Leave One Out Cross Validation algorithms. All algorithms are quantitatively compared in the sense of classication error evaluation.
|
|
|
Texture Analysis of Ophthalmologic Images
Kaňka, Jan ; Odstrčilík, Jan (referee) ; Jan, Jiří (advisor)
This thesis is concerned with creating of software for textural analysis of retinal images by statistic method called co-occurrence matrices as possible alternative method to detection of lesion of retina by the glaucoma diseases. The Glaucoma diseases without well-timed diagnostics and consequential treatment leads to blindness. The retinal images captured by fundus camera are common, easily processable and modern devices are able to make images of 10 Mpix resolution and bigger, what specifies outputs of analytic software. Method of co-occurrence analysis is simple and effective statistic. But computing demandingness, showing up with growing objective quality, comming up as disadvantage.
|
guest ::
