|
|
Analýza snímků sítnice se zaměřením na detekci patologických oblastí
Hartlová, Marie ; Kolář, Radim (oponent) ; Odstrčilík, Jan (vedoucí práce)
Diabetická retinopatie je vážnou oční komplikací diabetu mellitus a jedním z hlavních důvodů slepoty na světě. Tato práce se zabývá hledáním neovaskularizací, které jsou prvním projevem diabetické retinopatie na sítnici. Ve stručnosti se v této práci popisují vlastnosti obrazových dat z digitální fundus kamery, metody segmentace obrazu, metody automatické segmentace cévního řečiště a detekce neovaskularizací.Tyto informace byly využity pro vytvoření vlastního programu pro detekci neovaskularizací.
|
|
|
Segmentace cévního řečiště na snímcích sítnice pomocí klasifikačních technik
Šťastný, Pavel ; Štohanzlová, Petra (oponent) ; Odstrčilík, Jan (vedoucí práce)
Segmentace cévního řečiště na snímcích sítnice je velmi důležitá pro hodnocení a dia-gnostiku očních onemocnění, převážně diabetické retinopatie a glaukomu. Tato práce se za-bývá segmentací cévního řečiště pomocí klasifikačních metod. Pro kvalifikaci bylo použito jednoduché neuronové sítě. Nejdříve byla učena, pomocí delta pravidla, a poté byla apliková-na na předem připravený snímek přizpůsobenou filtrací. Po klasifikaci byl snímek ještě upraven a prahován. Nakonec bylo vše porovnáno se zlatým standardem. Průměrné hodnoty z hodnocení pro zdravé snímky byly senzitivita 0,7717, specificita 0,9571 a přesnost hodno-cení 0,9225.
|
|
|
Hodnocení automatických metod segmentace cévního řečiště
Svoboda, Ondřej ; Jan, Jiří (oponent) ; Odstrčilík, Jan (vedoucí práce)
Při analýze retinálních snímků představuje segmentace cévního řečiště důležitý krok celého postupu. Výsledky analýzy mohou být použity při diagnostice onemocnění očního aparátu a onemocnění kardiovaskulárního systému. Tato práce se zabývá vytvořením databáze zlatých standardů ze snímků sítnice ve vysokém rozlišení a jejich použití při hodnocení úspěšnosti segmentace cévního řečiště automatickými metodami. Dalším cílem práce je vytvořit aplikaci, která umožní online hodnocení úspěšnosti detekce cévního řečiště pomocí automatických počítačových metod. Ve stručnosti se v této práci popisují vlastnosti obrazových dat z digitální fundus kamery, metody segmentace obrazu a metody automatické segmentace cévního řečiště. Dále jsou popsány zlaté standardy, jejich databáze a v neposlední řadě vlastnosti a důvod vzniku databáze HRF (High Resolution Fundus Images). Poslední kapitola se zabývá způsoby hodnocení úspěšnosti detekce cévního řečiště automatickými metodami a vývojem aplikace určené k tomuto hodnocení.
|
|
|
Segmentace cévního řečiště na snímcích sítnice
Šťastný, Pavel ; Mézl, Martin (oponent) ; Odstrčilík, Jan (vedoucí práce)
Segmentace cévního řečiště na snímcích sítnice je velmi důležitá pro hodnocení a dia-gnostiku očních onemocnění, převážně diabetické retinopatie a glaukomu. Tato práce se za-bývá segmentací cévního řečiště pomocí klasifikačních metod. Pro kvalifikaci byla použita Gaborova filtrace. Nejdříve byla vytvořena banka filtrů a následně pomocí konvoluce apliko-vána na snímek. Po klasifikaci byl snímek ještě upraven a prahován. Nakonec bylo vše po-rovnáno se zlatým standardem. Průměrné hodnoty z hodnocení pro zdravé snímky byly senzi-tivita 0,8340, specificita 0,8709 a přesnost hodnocení 0,8663.
|
|
|
Segmentace cévního řečiště na snímcích sítnice pomocí klasifikačních technik
Šťastný, Pavel ; Štohanzlová, Petra (oponent) ; Odstrčilík, Jan (vedoucí práce)
Segmentace cévního řečiště na snímcích sítnice je velmi důležitá pro hodnocení a dia-gnostiku očních onemocnění, převážně diabetické retinopatie a glaukomu. Tato práce se za-bývá segmentací cévního řečiště pomocí klasifikačních metod. Pro kvalifikaci bylo použito jednoduché neuronové sítě. Nejdříve byla učena, pomocí delta pravidla, a poté byla apliková-na na předem připravený snímek přizpůsobenou filtrací. Po klasifikaci byl snímek ještě upraven a prahován. Nakonec bylo vše porovnáno se zlatým standardem. Průměrné hodnoty z hodnocení pro zdravé snímky byly senzitivita 0,7717, specificita 0,9571 a přesnost hodno-cení 0,9225.
|
|
|
Segmentace cévního řečiště na snímcích sítnice
Šťastný, Pavel ; Mézl, Martin (oponent) ; Odstrčilík, Jan (vedoucí práce)
Segmentace cévního řečiště na snímcích sítnice je velmi důležitá pro hodnocení a dia-gnostiku očních onemocnění, převážně diabetické retinopatie a glaukomu. Tato práce se za-bývá segmentací cévního řečiště pomocí klasifikačních metod. Pro kvalifikaci byla použita Gaborova filtrace. Nejdříve byla vytvořena banka filtrů a následně pomocí konvoluce apliko-vána na snímek. Po klasifikaci byl snímek ještě upraven a prahován. Nakonec bylo vše po-rovnáno se zlatým standardem. Průměrné hodnoty z hodnocení pro zdravé snímky byly senzi-tivita 0,8340, specificita 0,8709 a přesnost hodnocení 0,8663.
|
|
|
Analýza snímků sítnice se zaměřením na detekci patologických oblastí
Hartlová, Marie ; Kolář, Radim (oponent) ; Odstrčilík, Jan (vedoucí práce)
Diabetická retinopatie je vážnou oční komplikací diabetu mellitus a jedním z hlavních důvodů slepoty na světě. Tato práce se zabývá hledáním neovaskularizací, které jsou prvním projevem diabetické retinopatie na sítnici. Ve stručnosti se v této práci popisují vlastnosti obrazových dat z digitální fundus kamery, metody segmentace obrazu, metody automatické segmentace cévního řečiště a detekce neovaskularizací.Tyto informace byly využity pro vytvoření vlastního programu pro detekci neovaskularizací.
|
|
|
Hodnocení automatických metod segmentace cévního řečiště
Svoboda, Ondřej ; Jan, Jiří (oponent) ; Odstrčilík, Jan (vedoucí práce)
Při analýze retinálních snímků představuje segmentace cévního řečiště důležitý krok celého postupu. Výsledky analýzy mohou být použity při diagnostice onemocnění očního aparátu a onemocnění kardiovaskulárního systému. Tato práce se zabývá vytvořením databáze zlatých standardů ze snímků sítnice ve vysokém rozlišení a jejich použití při hodnocení úspěšnosti segmentace cévního řečiště automatickými metodami. Dalším cílem práce je vytvořit aplikaci, která umožní online hodnocení úspěšnosti detekce cévního řečiště pomocí automatických počítačových metod. Ve stručnosti se v této práci popisují vlastnosti obrazových dat z digitální fundus kamery, metody segmentace obrazu a metody automatické segmentace cévního řečiště. Dále jsou popsány zlaté standardy, jejich databáze a v neposlední řadě vlastnosti a důvod vzniku databáze HRF (High Resolution Fundus Images). Poslední kapitola se zabývá způsoby hodnocení úspěšnosti detekce cévního řečiště automatickými metodami a vývojem aplikace určené k tomuto hodnocení.
|
host ::
RSS.