|
|
Analýza 3D CT obrazových dat se zaměřením na detekci a klasifikaci specifických struktur tkání
Šalplachta, Jakub ; Malínský, Miloš (oponent) ; Jan, Jiří (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá segmentací a klasifikací paraspinálního svalu a podkožní tukové tkáně na základě 3D CT obrazových dat, a to za účelem jejich následného využití jako interních kalibračních fantomů pro výpočet minerální hustoty obratle. Vybrané přístupy byly testovány a následně hodnoceny z hlediska správnosti klasifikace a také jejich celkové funkčnosti pro následný výpočet hodnoty BMD. Vlastní testování bylo realizováno v programovacím prostředí Matlab®, a to na vytvořené pacientské databázi obsahující lumbální část páteře pro celkově 12 pacientů. Následující sekce této práce obsahují popis problematiky stanovování kostní denzity, segmentačních a klasifikačních metod a popis vlastní realizace.
|
|
|
Exploring Brain Network Connectivity through Hemodynamic Modeling
Havlíček, Martin ; Hluštík, Petr (oponent) ; Šmídl,, Václav (oponent) ; Jan, Jiří (vedoucí práce)
Functional magnetic resonance imaging (fMRI) utilizing the blood-oxygen-level-dependent (BOLD) effect as an indicator of local activity is a very useful technique to identify brain regions that are active during perception, cognition, action, and also during rest. Currently, there is a growing interest to study connectivity between different brain regions, particularly in the resting-state. This thesis introduces a new and original approach to problem of indirect relationship between observed hemodynamic response and its cause represented by neuronal signal, as this indirect relationship complicates the estimation of effective connectivity (causal influence) between different brain regions from fMRI data. The novelty of this approach is in (generalized nonlinear) blind-deconvolution technique that allows estimation of the endogenous neuronal signals (system inputs) from measured hemodynamic responses (system outputs). Thus, it enables a fully data-driven evaluation of effective connectivity on neuronal level, even though only fMRI hemodynamic responses are observed. The solution to this difficult deconvolution (model inversion) problem is obtained through a nonlinear recursive Bayesian estimation framework for joint estimation of hidden model states and parameters. This thesis is divided into three main parts. The first part proposes a method to solve the above mentioned inversion problem. The method uses a square-root form of a nonlinear cubature Kalman filtering and cubature Rauch-Tung-Striebel smoothing extended to a joint estimation problem defined as a simultaneous estimation of states and parameters in a sequential manner. The method is designed particularly for continuous-discrete systems and obtains an accurate and stable solution to model discretization by combining nonlinear (cubature) filtering with local linearization. Moreover, the inversion method is equipped with the adaptive estimation of measurement, state, and parameter noise statistics. The first part of the thesis is focused only on the single time course model inversion; i.e. estimation of neuronal signal from fMRI signal. The second part generalizes the proposed approach and applies it to multiple fMRI time courses in order to enable the estimation of coupling parameters of a neuronal interaction model; i.e. estimation of effective connectivity. This method represents a novel stochastic treatment of dynamic causal modeling, which makes it distinct from any previously introduced approach. The second part also deals with methods for Bayesian model selection and proposes a technique for detection of irrelevant connectivity parameters to achieve improved performance of parameter estimation. Finally, the third part provides a validation of the proposed approach by using both simulated and empirical fMRI data, and demonstrates robust and very good performance.
|
|
|
Texturní analýza oftalmologických snímků
Kaňka, Jan ; Odstrčilík, Jan (oponent) ; Jan, Jiří (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá vytvořením programu pro texturní analýzu snímků retinální oblasti pomocí statistické metody co-occurrence matrices jako možnou alternativu detekce poškození sítnice glaukomem. Glaukomové onemocnění bez včasné diagnostiky a následné léčby vede k slepotě. Snímky sítnice pořízené fundus kamerou jsou běžné a velmi snadno zpracovatelné. Moderní přístroje jsou schopny zachytit snímek o rozlišení 10MPix a více, což zpřesňuje výstupy analytického software. Metoda co-occurrence analýzy je jednoduchá a velmi účinná statistika. Její nevýhodou je výpočetní náročnost, jenž přichází spolu s rostoucí objektivní kvalitou snímků.
|
|
|
Automatická segmentace zájmových oblastí lidského obratle
Novosadová, Michaela ; Jan, Jiří (oponent) ; Peter, Roman (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce popisuje anatomii páteře a její nejčastější patologie se zaměřením na nádorová onemocnění, která v dnešní době postihují stále vyšší procento populace. Dále práce obsahuje teoretické pojednání o registraci obrazu. Cílem práce je vytvoření algoritmu, který bude schopen automaticky segmentovat lidský obratel na zájmové oblasti (tj. tělo a zadní elementy). Takto segmentovaný obratel by mohl v budoucnu usnadnit klasifikaci nádorových onemocnění páteře. Na základě teoretických znalostí bylo navrženo řešení využívající registrace segmentovaných modelů na originální data. Práce popisuje postup řešení daného problému. Popis postupu řešení a hodnocení výsledků jsou prezentovány pro názornost řadou tabulek, grafů a obrázků.
|
|
|
Charakterizace tkání ve spektrálních CT datech
Poláková, Veronika ; Jan, Jiří (oponent) ; Jakubíček, Roman (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývala charakterizací tkání na virtuálních monoenergetických obrazech (VMI). Byla zpracována literární rešerše o spektrálním CT, díky kterému lze VMI vytvořit. Dále bylo provedeno statistické vyhodnocení CT čísel tkání napříč spektrem energií VMI. Bylo zjištěno, že medián CT čísla s rostoucí energií VMI roste, nebo klesá různě strmě v závislosti na tkáni. To přispívá k lepšímu kontrastnímu rozlišení vybraných dvojic tkání na vhodných VMI a tím pádem i jejich lepší segmentaci a klasifikaci na těchto obrazech.
|
|
|
Software pro výběr pacientů a oblastí mozku vhodných k analýze konektivity z fMRI dat
Slavíček, Tomáš ; Lamoš, Martin (oponent) ; Jan, Jiří (vedoucí práce)
Cílem práce je vytvořit explorativní nástroj pro data funkční magnetické rezonance, jenž umožní snadno a rychle provést výběr osob a oblastí vhodných ke skupinové analýze konektivity. V prvních kapitolách práce je zmíněna historie zkoumání mozku a srovnání používaných metod funkčního zobrazování. Dále jsou rozebrány teoretické podklady metody fMRI, jako jsou vznik BOLD signálu, parametry akvizice MRI snímků a metody návrhu experimentů. Následující kapitola podrobně popisuje analýzu naměřených dat od předzpracování až po interpretaci výsledků. Poslední kapitola první části nastiňuje problematiku analýzy skupinových dat v programu SPM8. Druhá polovina práce je věnována popisu vytvořeného programu od vstupu dat až po uložení výsledků, včetně detailního popisu klíčových funkcí programu. V závěru je popis aplikace vytvořeného programu na reálných datech klinické studie včetně dosažených výsledků a zhodnocení využitelnosti programu. Program najde uplatnění zejména v oblasti neurovědního výzkumu.
|
|
|
CALIBRATION OF AN ULTRASONIC TRANSMISSIVE COMPUTED TOMOGRAPHY SYSTEM
Filipík, Adam ; Prof. Gemmeke (oponent) ; Haindl,, Michal (oponent) ; Jan, Jiří (vedoucí práce)
This dissertation is centered on a medical imaging modality – the ultrasonic computed tomography (USCT) – and algorithms which improve the resulting image quality, namely the calibration of a USCT device. The USCT is a novel imaging modality which combines the phenomenon of ultrasound and image reconstruction principles developed for other tomographic systems. It is capable of producing quantitative 3D image volumes with high resolution and tissue contrast and is primarily aimed at breast cancer diagnosis. The author was involved in a joint research project at the Institute of Data Processing and Electronics, Forschungszentrum Karlsruhe (German National Research Center), where a USCT system is being developed. One of the main problems in the Karlsruhe USCT prototype was the absence of any calibration. The thousands of transducers used in the system have deviations in sensitivity, directivity, and frequency response. These parameters change over time as the transducers age. Also the mechanical positioning of the transducer elements is not precise. All these aspects greatly affect the overall quality of the reconstructed images. The problem of calibration of a USCT system was chosen as the main topic for this dissertation. The dissertation thesis presents novel methods in the area of reconstruction of attenuation images, sensitivity calibration, and mainly geometrical calibration. The methods were implemented and tested on real data generated by the Karlsruhe USCT device.
|
|
|
Restaurace obrazových dat z optické koherenční tomografie
Smékal, Ondřej ; Odstrčilík, Jan (oponent) ; Jan, Jiří (vedoucí práce)
Restaurace obrazových dat se stala nedílnou součástí procesu zpracování medicínských obrazů získaných libovolným systémem. Stejně tomu je i v případě Optické koherenční tomografie. Cílem této práce je zaprvé prostudování restauračních metod. Za druhé, popis principu zobrazení dat z Optické koherenční tomografie a následné diskuse, které restaurační metody na bázi dekonvoluce by potencionálně našly uplatnění ve zpracování dat z Optické koherenční tomografie. Konečně za třetí, vytvoření programového řešení restauračního procesu OCT dat v prostředí MATLAB a následná diskuze účinnosti prezentovaných řešení.
|
|
|
Texturní analýza snímků sítnice se zaměřením na detekci nervových vláken
Gazárek, Jiří ; Jiřík, Radovan (oponent) ; Jan, Jiří (vedoucí práce)
Práce je zaměřena na detekci fokálního výpadku ve vrstvě nervových vláken na snímcích sítnice pořízených fundus kamerou. První kapitola popisuje fyziologii lidského oka, glaukomové onemocnění a analyzovaná data. Druhá kapitola porovnává čtyři odlišné přístupy, které by mohly být použity k automatické detekci možného výpadku ve vrstvě nervových vláken. Tyto čtyři přístupy byly testovány a vyhodnoceny; tři z nich vykazují přijatelnou shodu se snímky označenými oftalmologem - jedná se o přístupy vycházející z metody směrové spektrální analýzy, metody odvozené z hranové reprezentace a metody hodnocení jasu. Poslední přístup založený na maticích co-occurrence se neukázal jako vhodný k řešení zadaného problému. Součástí této práce byl také návrh realizace a hodnocení programu pro automatickou detekci oblastí s výpadkem nervových vláken. Tomuto problému je věnována poslední kapitola. Bylo dosaženo poměrně dobrých výsledků při porovnání výstupů programu s oblastmi označenými oftalmologem.
|
|
|
Diseases diagnosing from the retina images for the digital image processing
Chmurová, Anna ; Jan, Jiří (oponent) ; Taševský, Pavel (vedoucí práce)
This bachelor’s paper deals with the scanning of fundus using a fundus camera. It also contains the list of some retinal diseases which visibly appear on fundus. Moreover, every disease is illustrated with pictures showing the symptoms of the given disease. These pictures include separated RGB channel layers. Consequently, the pictures of fundus are filtrated by function created in MATLAB in order to make the symptoms as visible as possible.
|
host ::
RSS.