|
|
Segmentace MRI dat s využitím metody narůstání oblastí
Pham, Minh Tuan ; Walek, Petr (oponent) ; Harabiš, Vratislav (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá segmentaci dat a jejich zpracování. Data jsou získány vyšetřením pacienta na magnetické rezonanci formou tzv. milimetrových řezů. Prohlížeč byl naprogramován v programovém vybavení Matlab pomocí jeho vývojového prostředí GUIDE. Poskytuje načtení a náhled medicínských obrazových 3D dat ve všech pohledech a umožňuje jejich segmentaci a grafickou úpravu.
|
|
|
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.
|
|
|
Analýza autofluorescenčních snímků sítnice
Mosyurchak, Andriy ; Odstrčilík, Jan (oponent) ; Kolář, Radim (vedoucí práce)
Autofluorescenční obraz sítnice se snímá pomoci konfokálního laserového skenovacího oftalmoskopu a používá se pro diagnostiku glaukomu. Při glaukomu dochází k postupnému odumírání nervových buněk a může dojít k slepotě. Autofluorescence sitnice je zpusobená pigmentem lipofusciném, který způsobuje poškozovaní buněk. Cílem této práci bylo prostudovat metody vhodné pro segmentace autofluorescenčních zón a metody pro sledovaní objektů v obraze. Byl realizován algoritmus detekci autofluorescenčních zón pomoci metody narůstání regionů. Taký byla navřená a realizovaná metoda sledování autofluorescenčních oblasti sítnice.
|
|
|
Object identification
Fábry, Tomáš ; Gogol, František (oponent) ; Richter, Miloslav (vedoucí práce)
Work describes creation and functionality of created program for object recognition. Program issue from snapshot from webcam and given sample of searched object. It recognize all objects on the snapshot and marks those similar to given sample with aberrations to it. Program is created as an aplication for windows with language C/C++. For comunication with webcam and displaying results a used functions from library OpenCV. In work is shown structure of program and arrangement of data. Next are decribed most important created functions and used OpenCV functions. With them there is explained used technqiues from object recognition field and image processing. Program enviroment and options are described.
|
|
|
Segmentace tomografických dat multifázových materiálů
Troják, Jan ; Šalplachta, Jakub (oponent) ; Břínek, Adam (vedoucí práce)
Práce se věnuje segmentaci multifázových materiálů z dat tomografického měření. Analýza dat je zaměřena na strukturu a jednotlivé materiály meteoritu. Ve struktuře meteoritu se nacházejí různé intermetalické fáze, které jsou obrazovou analýzou obtížně oddělitelné. Hlavním cílem je vyzkoušet vybrané techniky zpracování obrazu (prahování metodou Otsu, shluková analýza, narůstání oblastí). Techniky byly zvoleny s přihlédnutím na jejich výhody při analýze multifázových materiálů. Pro dosažení co nejlepších výsledků se využívají metody odstranění šumu a zostření obrazu. Výsledky jednotlivých technik jsou zhodnoceny. V závěru je uvedeno porovnání vybraných metod.
|
|
|
Detekce a vizualizace specifických rysů v mračnu bodů
Kratochvíl, Jiří Jaroslav ; Mikeš, Josef (oponent) ; Martišek, Dalibor (oponent) ; Procházková, Jana (vedoucí práce)
Mračno bodů je neuspořádaná množina bodů popsaných souřadnicemi (x, y, z), která reprezentuje reálný objekt. Tyto body jsou získány prostřednictvím 3D skenovacích technologií, například LIDAR (Light Detection And Ranging) nebo pomocí současných 3D skenerů. Získaná mračna bodů jsou pak využívána v široké škále odvětví lidské činnosti, jako například strojní či reverzivní inženýrství, rapid prototyping, biologie, nukleární fyzika nebo virtuální realita. Tato disertační práce přispívá k vývoji metod pro detekci bodů na specifických rysech v mračnu bodů, což se v anglické literatuře označuje pojmem feature detection. Dále k vývoji metod jejich vizualizací prostřednictvím prokladu křivek, také známé pod pojmeme curve fitting. Feature, či specifický rys, je významná část objektu, kterou se snažíme popsat matematickým modelem (např. rovinou, přímkou či křivkou). Obzvláště body na ostrých hranách jsou pro současné metody problematické, a proto se věnujeme jejich detekci. V~disertační práci je popsán nový algoritmus, který automaticky a s velkou přesností určuje tyto body. Jejich vizualizace je potom zajištěna proložením křivkou, kde byla doplněna nová metoda váhování pro přesnější výsledky. Všechny navržené postupy byly otestovány na reálných datech a srovnány s dosavadními publikovanými metodami.
|
|
|
Návrh nové metody pro stereovidění
Kopečný, Josef ; Drahanský, Martin (oponent) ; Orság, Filip (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá problematikou fotogrammetrie. Popisuje nástroje, teoretické podklady pro postupy při získávání, předzpracování, segmentaci vstupního obrazu a pro výpočet hloubkové mapy. Hlavní náplní této práce je popis nové metody pro stereovidění. Její algoritmus, implementace a zhodnocení experimentů. Popisovaná metoda se řadí mezi metody založené na korelaci. Hlavní důraz je kladen na segmentaci s jejíž pomocí se počítá hloubková mapa.
|
|
|
Segmentace obrazů magnetické rezonance
Hanák, Pavel ; Harabiš, Vratislav (oponent) ; Havlíček, Martin (vedoucí práce)
The aim of the study was based on magnetic resonance images to create a program for detection of gray and white matter by using different segmentation algorithms. First, using a selection of basic techniques, then application of advanced methods. After trying these methods, the paper deals with the most advanced method, which include the level set method.
|
|
|
Automatická segmentace cévních systémů myších jater v tomografických datech
Smékalová, Veronika ; Odstrčilík, Jan (oponent) ; Kolář, Radim (vedoucí práce)
Metodika zobrazení měkkých tkání se v biologii a medicíně diskutuje již řadu let. Celou dobu se vyvíjí metody, jak dosáhnout věrohodného a přesného zobrazení požadované tkáně či struktury. Rentgenová výpočetní tomografie výrazně pomáhá k dosažení tohoto cíle, ale je nutné neustále inovovat a vylepšovat techniky barvení tkání pro kontrastní zobrazení pod rentgenovým zářením, a také metody zpracování takto pořízených dat. Tato práce se zabývá problematikou zobrazení měkké tkáně myších jater s využitím mikro CT, uvádí postup kontrastování tkáně s využitím syntetické pryskyřice Mikrofilu, a také zpracování pořízených dat metodou prahování a nárůstu regionů s cílem zobrazení měřeného vzorku ve 3D.
|
|
|
Segmentation of 3D medical images based on region growing method
Kantorová, Martina ; Krátká, Lucie (oponent) ; Harabiš, Vratislav (vedoucí práce)
This bachalor thesis deals with a region growing approach for segmentation of volumetric medical images. The aim is to present basic methods of segmentation of image data and to focus in particular on the approach of region growing. The input data are brain slices of magnetic resonance imaging which can be visualized using the browser into the three basic planes. The viewer is implemented in MATLAB programming environment. Image segmentation is realized by seeded region growing.
|
host ::
RSS.