|
|
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.
|
|
| |
|
|
Segmentace základních částí lidského mozku v MR datech
Klásek, Pavel ; Jiřík, Radovan (oponent) ; Malínský, Miloš (vedoucí práce)
Práce popisuje segmentační metody používané v souvislosti se zpracováním obrazových dat, z nichž vybírá a uskutečňuje metody vhodné k požadované aplikaci segmentace částí mozkové tkáně – regionově orientovanou metodu narůstání oblastí a hybridní algoritmus rozvodí. Zvolené techniky aplikuje na reálných souborech dat. Výsledky realizací předkládá a hodnotí ve srovnání s referenčními výsledky pokročilého softwarového nástroje FreeSurfer. Text uvádí také výčet softwaru, který se pro účel segmentace v neurologii uplatňuje.
|
|
|
Advanced Algorithms for 3D Medical Image Data Fusion in Specific Medical Problems
Malínský, Miloš ; Flusser,, Jan (oponent) ; Kozubek,, Michal (oponent) ; Jan, Jiří (vedoucí práce)
Image fusion is one of today´s most common and still challenging tasks in medical imaging and it plays crucial role in all areas of medical care such as diagnosis, treatment and surgery. Three projects crucially dependent on image fusion are introduced in this thesis. The first project deals with the 3D CT subtraction angiography of lower limbs. It combines pre-contrast and contrast enhanced data to extract the blood vessel tree. The second project fuses the DTI and T1-weighted MRI brain data. The aim of this project is to combine the brain structural and functional information that purvey improved knowledge about intrinsic brain connectivity. The third project deals with the time series of CT spine data where the metastases occur. In this project the progression of metastases within the vertebrae is studied based on fusion of the successive elements of the image series. This thesis introduces new methodology of classifying metastatic tissue. All the projects mentioned in this thesis have been solved by the medical image analysis group led by Prof. Jiří Jan. This dissertation concerns primarily the registration part of the first project and the classification part of the third project. The second project is described completely. The other parts of the first and third project, including the specific preprocessing of the data, are introduced in detail in the dissertation thesis of my colleague Roman Peter, M.Sc.
|
|
|
Korekce pohybu v hrudních dynamických kontrastních CT datech
Jakubíček, Roman ; Malínský, Miloš (oponent) ; Walek, Petr (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá pružnou registrací obrazů pro korekci pohybů v 4D hrudních dynamických kontrastních CT datech. Disparitní analýzou založenou na přizpůsobené filtraci je inicializováno deformační pole určující lokální deformace, jehož hodnoty jsou poté zpřesněny optimalizačním algoritmem. Na základě charakteru pohybových zkreslení je aplikována FFD metoda s 3D geometrickou transformací B-splajn deformačním modelem. V první části je uvedena stručná teorie pro slícování obrazů. Ta je nezbytná pro porozumění dalším kapitolám této práce, které pojednávají o navržené metodě a její realizaci. Velká pozornost je věnována geometrické transformaci, která je velmi důležitou součástí procesu registrace. Popsán je zde i Nelder-Meadův algoritmus jako jedna z možných optimalizačních metod. Jsou zde uvedeny tři používané publikované algoritmy pro registraci 4D CT dat. V nadcházející kapitole jsou popsány jednotlivé dílčí části navržené pružné registrace, včetně možných problémů a jejich odstranění.
|
|
|
Analýza vrstvy nervových vláken pro účely diagnostiky glaukomu
Vodáková, Martina ; Malínský, Miloš (oponent) ; Odstrčilík, Jan (vedoucí práce)
Diplomová práce je zaměřena na vytvoření metodiky kvantifikace vrstvy nervových vláken na fotografiích sítnice. V úvodní části textu je stručně nastíněna medicínská motivace práce včetně zmínky o některých studiích věnujících se dané problematice. Dále text popisuje uvažované texturní příznaky včetně jejich porovnání dle schopnosti kvantifikovat tloušťku vrstvy nervových vláken. Na základě popsaných poznatků byla navržena metodika využití regresních modelů za účelem predikce tloušťky nervových vláken, která byla dále testována na dostupných obrazových datech. Výsledky ukazují, že výstupy regresních modelů dosahují vysoké korelace mezi výstupem predikce a tloušťkou vrstvy nervových vláken měřenou optickou koherentní tomografií. Závěr práce diskutuje využitelnost aplikovaného řešení.
|
|
|
Segmentace ledvin z renální perfúzní MR sekvence obrazů
Jína, Miroslav ; Walek, Petr (oponent) ; Malínský, Miloš (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá problematikou segmentace ledvin v perfúzních MR obrazech. Segmentace ledvin se provádí různými metodami. Jedná se o regionově založené metody, deformovatelné modely, metody založené na modelech, hranově založené metody a další. Dosud není znám univerzální algoritmus, který by se dal použít pro segmentaci ledvin různých pacientů. Navrženou metodou této diplomové práce je aktivní kontura Snake, která je vytvořena v programovacím prostředí MatLab. Výsledné kontury jsou kvantitativně a vizuálně porovnány s manuální segmentací.
|
|
|
Feature tracking method for medical images registration
Jakubík, Tomáš ; Malínský, Miloš (oponent) ; Harabiš, Vratislav (vedoucí práce)
The aim of this thesis is to familiarize with the issue of registration of medical image sequences. The main objective was to focus on the method of feature tracking in the image and various options of its implementation. The theoretical part describes various methods for detection of feature points and future point matching methods. In the practical part these methods were implemented in Matlab programming environment and a simple graphical user interface was created.
|
|
|
Registrace obrazu pomocí metody Optical Flow
Bistrý, Jan ; Provazník, Ivo (oponent) ; Malínský, Miloš (vedoucí práce)
Registrace medicínských obrazů je technika, která se rozvíjí ruku v ruce s novými hybridními diagnostickými zobrazovacími modalitami. V dnešní době je prováděna registrace jak monomodálních, tak multimodálních obrazových dat. První část této diplomové práce je zaměřena na problematiku registrace obrazů. Konkrétně na jejich transformace, interpolace, kriteriální funkce a optimalizace. V následující části je představena realizovaná metoda Optical Flow a použitý algoritmus „Demon“ pro registraci obrazů. Dále se práce zaměřuje na prezentaci výsledného programu a realizovaného GUI. V poslední části diplomové práce je testována funkčnost navrženého programu na běžných obrazech i reálných CT snímcích.
|
|
|
Kvantitativní hodnocení kvality CT RTG zobrazení
Novotný, Lukáš ; Malínský, Miloš (oponent) ; Drastich, Aleš (vedoucí práce)
Rentgenová výpočetní tomografie je v současné době nenahraditelný medicínský diagnostický systém. Kvantitativní hodnocení kvality jejího procesu zobrazení je každodenně využívaná rutina nepostradatelná pro bezchybný chod zobrazovacího systému. Tato práce se zabývá kvantitativním hodnocením kvality zobrazení u systémů 1. a 3. generace CT RTG. Především se zaměřuje na metody subjektivního a objektivního hodnocení prostorové a energetické rozlišovací schopnosti. Prostorové rozlišení je hodnoceno v prostorové a frekvenční oblasti. Energetická rozlišovací schopnost pomocí metody nízkokontrastního rozlišení. Program Kvantitativní hodnocení kvality CT RTG zobrazení vytvořený pro tuto diplomovou práci umožňuje vytvoření rekonstruovaného obrazu a jeho následné kvantitativní hodnocení. Tento program byl vytvořen s přihlédnutím k jeho použití v předmětech zabývajících se procesem zobrazení. Součást diplomové práce je i hodnocení kvality zobrazení pomocí tohoto programu a návrh laboratorní úlohy.
|
host ::
RSS.