|
|
Segmentace a modelování cévního stromu ve snímcích sítnice
Václavík, Jan ; Odstrčilík, Jan (oponent) ; Kolář, Radim (vedoucí práce)
Studie cévního stromu v obrazech sítnice mají využití nejen na poli medicíny, ale také biometrie. Matematický popis cévního řečiště sítnice by mohl pomoci k ulehčení a vylepšení diagnóz některých chorob, k jejich automatické lokalizaci nebo k urychlení identifikace a verifikace osob. Cílem práce je navrhnout a vytvořit algoritmus, který bude automaticky aproximovat hlavní retinální cévy parabolickou, lineární a kvartickou funkcí. Hlavní část práce je tedy věnována této problematice včetně segmentace cévního řečiště pomocí Gaborových filtrů, morfologické eroze, prahování, skeletonizace, a výsledné optimalizace aproximačního modelu. Na závěr je diskutována kvalita vytvořeného modelovacího algoritmu.
|
|
|
Mikroskopické snímky s vysokou hloubkou ostrosti
Růžičková, Martina ; Odstrčilík, Jan (oponent) ; Čmiel, Vratislav (vedoucí práce)
Cílem této práce je seznámení se s optickým mikroskopem a s možností pořizování mikroskopických fotografií. Dále se práce zabývá problematikou ostření a dosažení snímku s extrémní hloubkou ostrosti za předpokladu využití sady snímků s různými rovinami ostrosti. Pomocí vytvoření vhodného algoritmu pro zvýšení hloubky ostrosti pak provést obrazové zpracování této sady snímků a získat jeden výsledný obraz s vysokou hloubkou ostrosti.
|
|
|
Programové vybavení pro práci s mikroskopickým obrazem
Pavlišta, Libor ; Odstrčilík, Jan (oponent) ; Čmiel, Vratislav (vedoucí práce)
Tato práce seznamuje se základním zpracováním obrazu v oblasti šedotónového a binárního obrazu. Zabývá se také analýzou získaných dat. Seznamuje s termíny jako morfologie či segmentace obrazu. Získané poznatky jsou aplikovány pro tvorbu programu na kompletní zpracování mikroskopického obrazu v programovém prostředí LabView s následnou analýzou a vykreslením výsledků do obrazu. Probíhající operace jsou pro lepší představu dokládány průběžnými obrázky.
|
|
| |
|
|
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.
|
|
|
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 retinálních snímků
Mikauš, Jakub ; Odstrčilík, Jan (oponent) ; Gazárek, Jiří (vedoucí práce)
Práce se zabývá detekcí výpadku ve vrstvě nervových vláken retinálních snímků. V úvodu je seznámení s fyziologií lidského oka a analýza vstupních obrazových dat. Dále se zabývá práce texturní analýzou pomocí dvou metod. Zatímco metoda přizpůsobených filtrů nevykazuje uspokojivé výsledky, metoda hodnocení jasu dosahuje přijatelných výsledků. V závěru práce je část věnována realizovanému programu pro detekci výpadků ve vrstvě nervových vláken.
|
|
|
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.
|
|
|
Klasifikační metody analýzy vrstvy nervových vláken na sítnici
Zapletal, Petr ; Kolář, Radim (oponent) ; Odstrčilík, Jan (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá klasifikací vrstvy nervových vláken na sínici. Pro klasifikaci jsou použita data získaná šesti různými metodami texturní analýzy. Každá metoda vypočítá ze vstupních obrazů vektor příznaků, který je pro danou skupinu charakteristický. Vlastní třídění je realizováno třemi algoritmy učení s učitelem a jedním algoritmem učení bez učitele. Jako první je otestován algoritmus Ho-Kashyap. Poté Bayessovský klasifikátor NDDF (Normal Density Discriminant Function) a pro třetí klasifikátor je použita metoda nejbližších sousedů (Nearest Neighbors) k-NN. Jako poslední je zde odzkoušen klasifikátor K-means, který pracuje na principu shlukové analýzy. Pro větší kompaktnost jsou použity tři metody výběru testovacích dat pro algoritmy učení s učitelem. Jsou to „Repeated random subsampling cross validation“, „K-fold cross validation“ a „Leave one out cross validation“. Všechny použité třídící algoritmy jsou nakonec porovnány podle výsledné chyby klasifikace.
|
|
|
Analýza barevných snímků sítnice se zaměřením na segmentaci cévního řečiště
Odstrčilík, Jan ; Jiřík, Radovan (oponent) ; Jan, Jiří (vedoucí práce)
Segmentace cévního řečiště představuje důležitou fázi při analýze snímků sítnice. Výsledky analýzy mohou být užitečné při diagnostice řady očních chorob a onemocnění spojených s kardiovaskulárním systémem. Metoda prezentovaná v této diplomové práci se zabývá plně automatickou segmentací cévního řečiště z barevných snímků sítnice pořízených digitální fundus kamerou pomocí přístupu přizpůsobené filtraci. Tento přístup využívá korelace mezi lokálními oblastmi v obraze, potencionálně obsahujícími segment cévy a 2D filtračními maskami, navrženými na základě typických jasových profilů, odpovídajících třem typům cév klasifikovaných podle šířky na tenké, středně široké a široké. Celkem jsou navrženy tři typy dvourozměrných filtračních masek respektujících tvar a šířku cév. Stanovením typických cévních profilů a návrhem přizpůsobených filtrů se zabývají kapitoly 3 a 4. Výsledek filtrace je prahován za účelem vytvoření hrubé binární reprezentace cévního řečiště, která je dále podrobena dalšímu zpracování v podobě doplnění chybějících úseků cév a čištění artefaktů. Metoda byla vyvíjena s pomocí reálných snímků sítnice a implementována prostřednictvím programového vybavení počítače. Byl vytvořen uživatelský program umožňující plně automatickou segmentaci cévního řečiště. Na závěr byla metoda odzkoušena a byla vyhodnocena její segmentační účinnost pomocí standardizovaných snímků z databáze DRIVE.
|
host ::
RSS.