|
|
Segmentace tomografických dat multifázových materiálů
Troják, Jan ; Šalplachta, Jakub (oponent) ; Břínek, Adam (vedoucí práce)
Práce se věnuje segmentaci multifázových materiálů z dat tomografického měření. Analýza dat je zaměřena na strukturu a jednotlivé materiály meteoritu. Ve struktuře meteoritu se nacházejí různé intermetalické fáze, které jsou obrazovou analýzou obtížně oddělitelné. Hlavním cílem je vyzkoušet vybrané techniky zpracování obrazu (prahování metodou Otsu, shluková analýza, narůstání oblastí). Techniky byly zvoleny s přihlédnutím na jejich výhody při analýze multifázových materiálů. Pro dosažení co nejlepších výsledků se využívají metody odstranění šumu a zostření obrazu. Výsledky jednotlivých technik jsou zhodnoceny. V závěru je uvedeno porovnání vybraných metod.
|
|
|
Detekce a vizualizace specifických rysů v mračnu bodů
Kratochvíl, Jiří Jaroslav ; Mikeš, Josef (oponent) ; Martišek, Dalibor (oponent) ; Procházková, Jana (vedoucí práce)
Mračno bodů je neuspořádaná množina bodů popsaných souřadnicemi (x, y, z), která reprezentuje reálný objekt. Tyto body jsou získány prostřednictvím 3D skenovacích technologií, například LIDAR (Light Detection And Ranging) nebo pomocí současných 3D skenerů. Získaná mračna bodů jsou pak využívána v široké škále odvětví lidské činnosti, jako například strojní či reverzivní inženýrství, rapid prototyping, biologie, nukleární fyzika nebo virtuální realita. Tato disertační práce přispívá k vývoji metod pro detekci bodů na specifických rysech v mračnu bodů, což se v anglické literatuře označuje pojmem feature detection. Dále k vývoji metod jejich vizualizací prostřednictvím prokladu křivek, také známé pod pojmeme curve fitting. Feature, či specifický rys, je významná část objektu, kterou se snažíme popsat matematickým modelem (např. rovinou, přímkou či křivkou). Obzvláště body na ostrých hranách jsou pro současné metody problematické, a proto se věnujeme jejich detekci. V~disertační práci je popsán nový algoritmus, který automaticky a s velkou přesností určuje tyto body. Jejich vizualizace je potom zajištěna proložením křivkou, kde byla doplněna nová metoda váhování pro přesnější výsledky. Všechny navržené postupy byly otestovány na reálných datech a srovnány s dosavadními publikovanými metodami.
|
|
|
Návrh nové metody pro stereovidění
Kopečný, Josef ; Drahanský, Martin (oponent) ; Orság, Filip (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá problematikou fotogrammetrie. Popisuje nástroje, teoretické podklady pro postupy při získávání, předzpracování, segmentaci vstupního obrazu a pro výpočet hloubkové mapy. Hlavní náplní této práce je popis nové metody pro stereovidění. Její algoritmus, implementace a zhodnocení experimentů. Popisovaná metoda se řadí mezi metody založené na korelaci. Hlavní důraz je kladen na segmentaci s jejíž pomocí se počítá hloubková mapa.
|
|
|
Segmentace obrazů magnetické rezonance
Hanák, Pavel ; Harabiš, Vratislav (oponent) ; Havlíček, Martin (vedoucí práce)
The aim of the study was based on magnetic resonance images to create a program for detection of gray and white matter by using different segmentation algorithms. First, using a selection of basic techniques, then application of advanced methods. After trying these methods, the paper deals with the most advanced method, which include the level set method.
|
|
|
Automatická segmentace cévních systémů myších jater v tomografických datech
Smékalová, Veronika ; Odstrčilík, Jan (oponent) ; Kolář, Radim (vedoucí práce)
Metodika zobrazení měkkých tkání se v biologii a medicíně diskutuje již řadu let. Celou dobu se vyvíjí metody, jak dosáhnout věrohodného a přesného zobrazení požadované tkáně či struktury. Rentgenová výpočetní tomografie výrazně pomáhá k dosažení tohoto cíle, ale je nutné neustále inovovat a vylepšovat techniky barvení tkání pro kontrastní zobrazení pod rentgenovým zářením, a také metody zpracování takto pořízených dat. Tato práce se zabývá problematikou zobrazení měkké tkáně myších jater s využitím mikro CT, uvádí postup kontrastování tkáně s využitím syntetické pryskyřice Mikrofilu, a také zpracování pořízených dat metodou prahování a nárůstu regionů s cílem zobrazení měřeného vzorku ve 3D.
|
|
|
Segmentation of 3D medical images based on region growing method
Kantorová, Martina ; Krátká, Lucie (oponent) ; Harabiš, Vratislav (vedoucí práce)
This bachalor thesis deals with a region growing approach for segmentation of volumetric medical images. The aim is to present basic methods of segmentation of image data and to focus in particular on the approach of region growing. The input data are brain slices of magnetic resonance imaging which can be visualized using the browser into the three basic planes. The viewer is implemented in MATLAB programming environment. Image segmentation is realized by seeded region growing.
|
|
|
Segmentace měkkých tkání v obličejové části myších embryí v mikrotomografických datech
Janštová, Michaela ; Harabiš, Vratislav (oponent) ; Chmelík, Jiří (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá segmentací měkkých tkání v obličejové části myších embryí v programovém prostředí Matlab. Segmentace měkkých tkání u myších embryí nebyla doteď plně automatizovaná a každý konkrétní úkol vyžaduje specifické řešení. Vyřešení dílčích problémů zefektivní a zrychlí tvorbu 3D modelu a takto poskytnou cenná data vývojovým biologům. Je zde popsána problematika barvení vzorků a segmentačních technik. Na základě dostupné literatury byly otestovány metody otsu prahování, narůstání oblastí, k-means shlukování a segmentace pomocí atlasů. V závěru práce je provedeno jejich testování a statistické vyhodnocení na 3D mikrotomografických obrazových datech.
|
|
|
Analýza cytologických snímků
Pavlík, Jan ; Blaha, Milan (oponent) ; Kolář, Radim (vedoucí práce)
Tato diplomová práce je zaměřena na automatizaci procesu diferenciálního rozpočtu leukocytů v periferní krvi založeném na zpracování obrazů. Zabývá se návrhem celého procesu zpracování digitálních snímků – od snímání a předzpracování snímků, segmentace jádra a cytoplazmy, výběrem příznaků a klasifikátoru, včetně jeho testování na sadě obrazů, která byla nasnímána také v rámci této práce. V teoretické části práce jsou popsány dostupné segmentační metody a klasifikační postupy. Tato práce se v praktické části zabývá segmentačními procesy, které mají za úkol separovat jádro a cytoplazmu leukocytů. Na základě těchto vyhrazených struktur je provedena jejich statistická analýza. Podle reprezentativních statistických parametrů je vybrán soubor příznaků. Tato data pak vstupují do klasifikačního procesu, realizovaného třemi umělými neuronovými sítěmi. Celkem bylo hodnoceno 5 tříd leukocytů: neutrofilní granulocyty, lymfocyty, monocyty, eozinofilní a bazofilní granulocyty. Senzitivita a specificita klasifikace u 4 z 5 (neutrofilní granulocyty, lymfocyty, monocyty, eozinofilní granulocyty) buněčných populací je vyšší než 90 %. Senzitivita klasifikace bazofilních granulocytů byla vyhodnocena na 75 % a specificita na 67 %. Celková schopnost klasifikace byla otestovaná na 111 buňkách a vykazovala přibližně 91% úspěšnost. Všechny algoritmy jsou realizovány v prostředí MATLAB.
|
|
|
Segmentation Of Ribs In Thoracic Ct Scans
Kašík, Ondřej
This paper deals with rib segmentation in thoracic CT data. For the segmentation method of rib centerlines detection is chosen. The first step of this approach is to extract the centerlines of all the bones located in the scan. These centerlines are divided into short primitives, which are subsequently classified into couple of categories, depending on whether they represent the centerline of the rib. More than 95% of all primitives are classified correctly. In the last step, the rib centrelines are used as the seed points of the region growing algorithm in three-dimensional space.
|
|
|
Segmentace měkkých tkání v obličejové části myších embryí v mikrotomografických datech
Janštová, Michaela ; Harabiš, Vratislav (oponent) ; Chmelík, Jiří (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá segmentací měkkých tkání v obličejové části myších embryí v programovém prostředí Matlab. Segmentace měkkých tkání u myších embryí nebyla doteď plně automatizovaná a každý konkrétní úkol vyžaduje specifické řešení. Vyřešení dílčích problémů zefektivní a zrychlí tvorbu 3D modelu a takto poskytnou cenná data vývojovým biologům. Je zde popsána problematika barvení vzorků a segmentačních technik. Na základě dostupné literatury byly otestovány metody otsu prahování, narůstání oblastí, k-means shlukování a segmentace pomocí atlasů. V závěru práce je provedeno jejich testování a statistické vyhodnocení na 3D mikrotomografických obrazových datech.
|
host ::
RSS.