|
Detekce chorob v snímku sítnice oka
Koštialik, Daniel ; Semerád, Lukáš (oponent) ; Maruniak, Lukáš (vedoucí práce)
Diabetická retinopatia a vekom podmienená makulárna degenerácia patria medzi najčastejšie ochorenia sietnice, ktoré spôsobujú čiastočnú alebo úplnú slepotu. Cieľom tejto práce je navrhnúť a implementovať software schopný automaticky detegovať príznaky uvedených chorôb zo snímok sietnice oka. Algoritmus detekcie je založený na segmentácii obrazu na oblasti pomocou metódy growing region a ich následnej analýze. Pri detekcii príznakov je potrebné degekovať aj prvky sietnice ako optický disk, makula a krvné riečisko, ktoré nepriaznivo ovplyvňujú detekciu. Pri vyhodnocovaní bolo použitých 259 snímok a algoritmus dosahoval citlivosť nad 90 %. Jedným z potencionálne praktických využití tohto algoritmu je, v spojení s hardwarom a optickým prístrojom, pri globálnom screeningu obyvateľstva. Vďaka automatickej detekcii je možné zistiť prítomnosť príznakov a včas zahájiť liečbu.
|
|
Klasifikace a rozpoznávání patologických nálezů v obrazech sítnice oka
Macek, Ján ; Orság, Filip (oponent) ; Drahanský, Martin (vedoucí práce)
Diabetická retinopatia a vekom podmienená makulárna degenerácia patria v dnešnej dobe medzi dve najčastejšie ochorenia sietnice, ktoré môžu mať za následok čiastočnú alebo úplnu stratu zraku. Práve z tohto dôvodu je potrebné vytvárať nové prístupy, pomocou ktorých bude možné tieto ochorenia odhaliť a pacienta včasne varovať. Hlavným cieľom práce je navrhnutie a implementácia algoritmu pre klasifikáciu spomenutých ochorení na základe snímky sietnice oka. V prvej časti tejto práce sú bližšie popísané jednotlivé fázy ochorení a ich najčastejšie prejavy. Taktiež je v práci bližšie popísaná fundus kamera, ktorá slúži na zhotovovanie snímkov sietnice oka. V druhej časti práce je navrhnutý postup riešenia klasifikácie diabetickej retinopatie a vekom podmienenej makulárnej degenerácie. Zároveň sú tiež rozobrané algoritmické postupy pre manipuláciu s obrazom a detekciu útvarov na snímkach. V poslednej časti práce sa nachádzajú výsledky testovania a ich vyhodnotenie, pomocou ktorých je na konci zhodnotená úspešnosť navrhnutých a implementovaných postupov.
|
|
Detekce a rozpoznání projevů onemocnění diabetes na sítnici lidského oka
Jausch, Andrej ; Semerád, Lukáš (oponent) ; Drahanský, Martin (vedoucí práce)
Táto bakalárska práca sa zaoberá návrhom algoritmov pre rozpoznávanie prejavov diabetes na snímke sietnice ľudského oka. Diabetická retinopatia patrí medzi najčastejšie ochorenia postihujúce sietnicu a jej následky vedú k čiastočnej alebo úplnej slepote. Základom algoritmu pre detekciu je vytvorenie kandidátskych oblastí z rôznych pohľadov spracovania obrazu - počítačového videnia a ich následná analýza. Vplyv na detekciu ochorení majú základné komponenty sietnice - optický disk a krvné cievy, ktoré je z tohto dôvodu nutné správne detegovať a následne vylúčiť zo spracovania. Testovanie implementovanej aplikácie prebehlo na 68 snímkach vybraných z dvoch databáz. Jedným z možných využití základov navrhnutých algoritmov v budúcnosti je v kombinácii s optickým prístrojom snímajúcim sietnicu oka pre automatickú detekciu príznakov diabetes v procese zosnímania sietnice.
|
|
Porovnávání retinálních obrázků s patologickými nálezy
Palacková, Bianca ; Semerád, Lukáš (oponent) ; Drahanský, Martin (vedoucí práce)
Cieľom tejto bakalárskej práce je navrhnúť a implementovať software pre porovnávanie dvoch retinálnych obrázkov, pričom predmetom porovnávania sú patologické nálezy na sietnici. Najčastejšie ochorenia postihujúce sietnicu ľudského oka sú diabetická retinopatia a vekom podmienená makulárna degenerácia. Pri porovnávaní obrázkov a detekcií prejavov týchto chorôb je dôležité najprv správne detekovať základné časti sietnice ako je slepá a žltá škvrna. Testovanie lokalizácie slepej a žltej škvrny prebehlo na 570 obrázkoch. Algoritmus dosiahol v oboch prípadoch úspešnosť nad 90\%. Schopnosť algoritmu lokalizovať ochorenia bola testovaná na 120 obrázkoch, ktoré boli ručne opravené 3 oftalmológmi. Automatické porovnanie snímok môže pomôcť pri určení progresu ochorenia.
|
|
Porovnávání retinálních obrázků s patologickými nálezy
Palacková, Bianca ; Semerád, Lukáš (oponent) ; Drahanský, Martin (vedoucí práce)
Cieľom tejto bakalárskej práce je navrhnúť a implementovať software pre porovnávanie dvoch retinálnych obrázkov, pričom predmetom porovnávania sú patologické nálezy na sietnici. Najčastejšie ochorenia postihujúce sietnicu ľudského oka sú diabetická retinopatia a vekom podmienená makulárna degenerácia. Pri porovnávaní obrázkov a detekcií prejavov týchto chorôb je dôležité najprv správne detekovať základné časti sietnice ako je slepá a žltá škvrna. Testovanie lokalizácie slepej a žltej škvrny prebehlo na 570 obrázkoch. Algoritmus dosiahol v oboch prípadoch úspešnosť nad 90\%. Schopnosť algoritmu lokalizovať ochorenia bola testovaná na 120 obrázkoch, ktoré boli ručne opravené 3 oftalmológmi. Automatické porovnanie snímok môže pomôcť pri určení progresu ochorenia.
|
|
Detekce a rozpoznání projevů onemocnění diabetes na sítnici lidského oka
Jausch, Andrej ; Semerád, Lukáš (oponent) ; Drahanský, Martin (vedoucí práce)
Táto bakalárska práca sa zaoberá návrhom algoritmov pre rozpoznávanie prejavov diabetes na snímke sietnice ľudského oka. Diabetická retinopatia patrí medzi najčastejšie ochorenia postihujúce sietnicu a jej následky vedú k čiastočnej alebo úplnej slepote. Základom algoritmu pre detekciu je vytvorenie kandidátskych oblastí z rôznych pohľadov spracovania obrazu - počítačového videnia a ich následná analýza. Vplyv na detekciu ochorení majú základné komponenty sietnice - optický disk a krvné cievy, ktoré je z tohto dôvodu nutné správne detegovať a následne vylúčiť zo spracovania. Testovanie implementovanej aplikácie prebehlo na 68 snímkach vybraných z dvoch databáz. Jedným z možných využití základov navrhnutých algoritmov v budúcnosti je v kombinácii s optickým prístrojom snímajúcim sietnicu oka pre automatickú detekciu príznakov diabetes v procese zosnímania sietnice.
|
|
Detekce chorob v snímku sítnice oka
Koštialik, Daniel ; Semerád, Lukáš (oponent) ; Maruniak, Lukáš (vedoucí práce)
Diabetická retinopatia a vekom podmienená makulárna degenerácia patria medzi najčastejšie ochorenia sietnice, ktoré spôsobujú čiastočnú alebo úplnú slepotu. Cieľom tejto práce je navrhnúť a implementovať software schopný automaticky detegovať príznaky uvedených chorôb zo snímok sietnice oka. Algoritmus detekcie je založený na segmentácii obrazu na oblasti pomocou metódy growing region a ich následnej analýze. Pri detekcii príznakov je potrebné degekovať aj prvky sietnice ako optický disk, makula a krvné riečisko, ktoré nepriaznivo ovplyvňujú detekciu. Pri vyhodnocovaní bolo použitých 259 snímok a algoritmus dosahoval citlivosť nad 90 %. Jedným z potencionálne praktických využití tohto algoritmu je, v spojení s hardwarom a optickým prístrojom, pri globálnom screeningu obyvateľstva. Vďaka automatickej detekcii je možné zistiť prítomnosť príznakov a včas zahájiť liečbu.
|
|
Klasifikace a rozpoznávání patologických nálezů v obrazech sítnice oka
Macek, Ján ; Orság, Filip (oponent) ; Drahanský, Martin (vedoucí práce)
Diabetická retinopatia a vekom podmienená makulárna degenerácia patria v dnešnej dobe medzi dve najčastejšie ochorenia sietnice, ktoré môžu mať za následok čiastočnú alebo úplnu stratu zraku. Práve z tohto dôvodu je potrebné vytvárať nové prístupy, pomocou ktorých bude možné tieto ochorenia odhaliť a pacienta včasne varovať. Hlavným cieľom práce je navrhnutie a implementácia algoritmu pre klasifikáciu spomenutých ochorení na základe snímky sietnice oka. V prvej časti tejto práce sú bližšie popísané jednotlivé fázy ochorení a ich najčastejšie prejavy. Taktiež je v práci bližšie popísaná fundus kamera, ktorá slúži na zhotovovanie snímkov sietnice oka. V druhej časti práce je navrhnutý postup riešenia klasifikácie diabetickej retinopatie a vekom podmienenej makulárnej degenerácie. Zároveň sú tiež rozobrané algoritmické postupy pre manipuláciu s obrazom a detekciu útvarov na snímkach. V poslednej časti práce sa nachádzajú výsledky testovania a ich vyhodnotenie, pomocou ktorých je na konci zhodnotená úspešnosť navrhnutých a implementovaných postupov.
|