|
|
Klasifikace arteriálního a žilního řečiště v obrazových datech sítnice
Černohorská, Lucie ; Jakubíček, Roman (oponent) ; Kolář, Radim (vedoucí práce)
Tato práce je zaměřena na klasifikaci arteriálního a žilního řečiště v obrazových datech sítnice. Je zde popsána anatomie oka se zaměřením na cévní zásobení a dále jsou stručně uvedeny zobrazovací a diagnostické metody sítnice. V práci jsou zmíněny metody pro klasifikaci cévního řečiště s důrazem na hluboké učení. Praktická část probíhala v programovacím jazyku Python, kdy byla nejdříve předzpracována retinální sada dat spolu s výpočtem AV poměru. Na základě literární rešerše byla pro klasifikaci cévního řečiště zvolena architektura U-net, která byla modifikována pomocí open-source knihovny Keras. Trénování sítě probíhalo na datasetu získaném pomocí experimentálního video-oftalmoskopu, který poskytuje šedotónové snímky. Modifikovaná architektura byla nejdříve využita pro klasifikaci cév do jednotlivých tříd, a z důvodů neuspokojivých výsledků byla dále implementována na segmentaci retinálního řečiště jako celku či zvlášť na žíly a tepny.
|
|
|
Klasifikace cév sítnice
Mitrengová, Jana ; Kolář, Radim (oponent) ; Odstrčilík, Jan (vedoucí práce)
Práce se zabývá klasifikací cévního řečiště v obrazových datech sítnice. První část práce pojednává o anatomii oka a zaměřuje se na popis sítnice a jejího cévního zásobení. Dále je popsán princip fundus kamery a experimentálního video oftalmoskopu. Druhá část práce je věnována literární rešerši odborných prací, které se zabývají problematikou klasifikace retinálních cév na tepny a žíly. Následně je uveden princip vybraných metod strojového učení. Na základě prostudovaných odborných publikací byly sestaveny dva návrhy metod pro klasifikaci cévního řečiště, první s využitím SVM klasifikátoru a druhá s využitím konvoluční neuronové sítě U-Net. Na závěr proběhla analýza pulzací cévního řečiště. Praktická část práce byla realizována v programovacím prostředí Matlab, přičemž pro klasifikaci byly použity snímky z RITE, IOSTAR a AFIO databáze, a při analýze pulzací byly zpracovány videosekvence sítnice pořízené experimentálním video oftalmoskopem.
|
|
|
Detekce bifurkací cévního řečiště na sítnici
Baše, Michal ; Zoltán, Szabó (oponent) ; Kolář, Radim (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá detekcí bifurkací cévního systému sítnice a jeho vlastnostmi. Je zde vysvětlen princip snímání fotografií sítnice pomocí fundus kamery, optické koherentní tomografie (CLO) a skenovací laserové oftalmoskopie (SLO). Jsou zde uvedeny vlastnosti obrazů získaných fundus kamerou. V práci je uvedeno několik účinných prahovacích metod a vysvětleny nejdůležitější morfologické operace, jak s binárnímí, tak i s šedotónovými obrazy. Detekované bifurkace pak jsou využity pro registraci snímků metodou kvadratické transformace pomocí nalezených korespondujících bifurkací.
|
|
|
Klasifikace cév sítnice
Mitrengová, Jana ; Kolář, Radim (oponent) ; Odstrčilík, Jan (vedoucí práce)
Práce se zabývá klasifikací cévního řečiště v obrazových datech sítnice. První část práce pojednává o anatomii oka a zaměřuje se na popis sítnice a jejího cévního zásobení. Dále je popsán princip fundus kamery a experimentálního video oftalmoskopu. Druhá část práce je věnována literární rešerši odborných prací, které se zabývají problematikou klasifikace retinálních cév na tepny a žíly. Následně je uveden princip vybraných metod strojového učení. Na základě prostudovaných odborných publikací byly sestaveny dva návrhy metod pro klasifikaci cévního řečiště, první s využitím SVM klasifikátoru a druhá s využitím konvoluční neuronové sítě U-Net. Na závěr proběhla analýza pulzací cévního řečiště. Praktická část práce byla realizována v programovacím prostředí Matlab, přičemž pro klasifikaci byly použity snímky z RITE, IOSTAR a AFIO databáze, a při analýze pulzací byly zpracovány videosekvence sítnice pořízené experimentálním video oftalmoskopem.
|
|
|
Klasifikace arteriálního a žilního řečiště v obrazových datech sítnice
Černohorská, Lucie ; Jakubíček, Roman (oponent) ; Kolář, Radim (vedoucí práce)
Tato práce je zaměřena na klasifikaci arteriálního a žilního řečiště v obrazových datech sítnice. Je zde popsána anatomie oka se zaměřením na cévní zásobení a dále jsou stručně uvedeny zobrazovací a diagnostické metody sítnice. V práci jsou zmíněny metody pro klasifikaci cévního řečiště s důrazem na hluboké učení. Praktická část probíhala v programovacím jazyku Python, kdy byla nejdříve předzpracována retinální sada dat spolu s výpočtem AV poměru. Na základě literární rešerše byla pro klasifikaci cévního řečiště zvolena architektura U-net, která byla modifikována pomocí open-source knihovny Keras. Trénování sítě probíhalo na datasetu získaném pomocí experimentálního video-oftalmoskopu, který poskytuje šedotónové snímky. Modifikovaná architektura byla nejdříve využita pro klasifikaci cév do jednotlivých tříd, a z důvodů neuspokojivých výsledků byla dále implementována na segmentaci retinálního řečiště jako celku či zvlášť na žíly a tepny.
|
|
|
Detekce bifurkací cévního řečiště na sítnici
Baše, Michal ; Zoltán, Szabó (oponent) ; Kolář, Radim (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá detekcí bifurkací cévního systému sítnice a jeho vlastnostmi. Je zde vysvětlen princip snímání fotografií sítnice pomocí fundus kamery, optické koherentní tomografie (CLO) a skenovací laserové oftalmoskopie (SLO). Jsou zde uvedeny vlastnosti obrazů získaných fundus kamerou. V práci je uvedeno několik účinných prahovacích metod a vysvětleny nejdůležitější morfologické operace, jak s binárnímí, tak i s šedotónovými obrazy. Detekované bifurkace pak jsou využity pro registraci snímků metodou kvadratické transformace pomocí nalezených korespondujících bifurkací.
|
host ::
RSS.