|
| |
|
|
Classification of marked cells migration in tissue
Solař, Jan ; Skopalík, Josef (referee) ; Čmiel, Vratislav (advisor)
This diploma thesis deals with analysing of modern methods for cell detection, visualization and quantification in 3D space. The first section deals with optical methods for cells detection. There is detailed discussion about cell labeling and detection on confocal microscopy. There is also description about developed algorithm for whole cell volume quantification from microscopy images. This could made a comparsion of fluorescence signal according to time of cell labeling and according to cell shapes. There was also optimalization of handmade tissue phantoms visualization. It could be compared a possibilities of cell detections in these phantoms by confocal microscopy and OCT. It was also implemented algorithm for quantification of cells from OCT images. Besides confocal microscopy and OCT cells are also analyzed by other methods. The last part is the Conclusion of results and comparison of used methods.
|
|
|
Image database system for glaucoma diagnosis support
Peter, Roman ; Roleček, Jiří (referee) ; Kolář, Radim (advisor)
Tato práce popisuje přehled standardních a pokročilých metod používaných k diagnose glaukomu v ranném stádiu. Na základě teoretických poznatků je implementován internetově orientovaný informační systém pro oční lékaře, který má tři hlavní cíle. Prvním cílem je možnost sdílení osobních dat konkrétního pacienta bez nutnosti posílat tato data internetem. Druhým cílem je vytvořit účet pacienta založený na kompletním očním vyšetření. Posledním cílem je aplikovat algoritmus pro registraci intenzitního a barevného fundus obrazu a na jeho základě vytvořit internetově orientovanou tři-dimenzionální vizualizaci optického disku. Tato práce je součásti DAAD spolupráce mezi Ústavem Biomedicínského Inženýrství, Vysokého Učení Technického v Brně, Oční klinikou v Erlangenu a Ústavem Informačních Technologií, Friedrich-Alexander University, Erlangen-Nurnberg.
|
|
|
Multimodal Registration of Fundus Camera and OCT Retinal Images
Běťák, Ondřej ; Čmiel, Vratislav (referee) ; Gazárek, Jiří (advisor)
Tato práce se zabývá multimodální registrací snímků sítnice z různých skenovacích zařízení. Multimodální registrace umožňuje zvýraznit prvky na snímcích sítnice, které jsou důležité pro detekci různých typů onemocnění oka (jako je glaukom, degradace nervových vláken, degradace cév, atd.). Teoretická část tvoří zhruba první půlku práce a je následována praktickou částí, která popisuje postupy při různých typech registrací snímků z fundus kamery, SLO a OCT. Registrace fundus a SLO snímků je provedena pomocí prostorové transformace. Tato práce popisuje tři různé metody registrace SLO snímků se snímky z fundus kamery. První a zároveň nejjednodušší je manuální registrace. Druhou je automatická registrace založená na metodě korelace. Výsledky, včetně porovnání obou metod, jsou uvedeny v závěru. Třetím typem je poloautomatická registrace, která využívá výhod obou předchozích metod a tím pádem je kompromisem mezi rychlostí a přesností registrace. Registrace fundus snímků a B-scanů z OCT je realizována dvěma různými metodami. První je opět založená na korelaci a druhá na prostorové transformaci. Všechny tyto registrační metody jsou realizovány také prakticky v programovém prostředí Matlab.
|
|
|
Intra-retinal layer segmentation in optical coherence tomography images
Zlotý, Petr ; Kolář, Radim (referee) ; Gazárek, Jiří (advisor)
This work describes optical coherence tomography, it's principle and methods for automatic segmentation intra-retinal layers in OCT images . There is proposed algorithm for boundary detection of two intra retinal layers, RFNL and RPE layer based on thresholding and second algorithm for detection of seven layers, which is based on graph search algorithm. In summary is compared accuracy against manualy segmented layers and there is also proposed solution for problematic parts.
|
|
|
Deep Convolutional Networks For Oct Image Classification
Hesko, Branislav
In this work, OCT (optical coherence tomography) images are classified according to the present pathology into four distinct categories. Three different neural network models are used to classify images, each model is recent and we are achieving exceptional results on the testing dataset, which was unknown to the network during the training. Accuracy on the testing set is higher than 98% and only a few of images are classified into the wrong category. This makes our approach perspective for future automatic use. To further improve results, all three models are using transfer learning.
|
|
| |
|
|
Classification of marked cells migration in tissue
Solař, Jan ; Skopalík, Josef (referee) ; Čmiel, Vratislav (advisor)
This diploma thesis deals with analysing of modern methods for cell detection, visualization and quantification in 3D space. The first section deals with optical methods for cells detection. There is detailed discussion about cell labeling and detection on confocal microscopy. There is also description about developed algorithm for whole cell volume quantification from microscopy images. This could made a comparsion of fluorescence signal according to time of cell labeling and according to cell shapes. There was also optimalization of handmade tissue phantoms visualization. It could be compared a possibilities of cell detections in these phantoms by confocal microscopy and OCT. It was also implemented algorithm for quantification of cells from OCT images. Besides confocal microscopy and OCT cells are also analyzed by other methods. The last part is the Conclusion of results and comparison of used methods.
|
|
| |
|
|
Multimodal Registration of Fundus Camera and OCT Retinal Images
Běťák, Ondřej ; Čmiel, Vratislav (referee) ; Gazárek, Jiří (advisor)
Tato práce se zabývá multimodální registrací snímků sítnice z různých skenovacích zařízení. Multimodální registrace umožňuje zvýraznit prvky na snímcích sítnice, které jsou důležité pro detekci různých typů onemocnění oka (jako je glaukom, degradace nervových vláken, degradace cév, atd.). Teoretická část tvoří zhruba první půlku práce a je následována praktickou částí, která popisuje postupy při různých typech registrací snímků z fundus kamery, SLO a OCT. Registrace fundus a SLO snímků je provedena pomocí prostorové transformace. Tato práce popisuje tři různé metody registrace SLO snímků se snímky z fundus kamery. První a zároveň nejjednodušší je manuální registrace. Druhou je automatická registrace založená na metodě korelace. Výsledky, včetně porovnání obou metod, jsou uvedeny v závěru. Třetím typem je poloautomatická registrace, která využívá výhod obou předchozích metod a tím pádem je kompromisem mezi rychlostí a přesností registrace. Registrace fundus snímků a B-scanů z OCT je realizována dvěma různými metodami. První je opět založená na korelaci a druhá na prostorové transformaci. Všechny tyto registrační metody jsou realizovány také prakticky v programovém prostředí Matlab.
|
guest ::
