|
|
Tvorba 3D modelu čelistního kloubu
Šmirg, Ondřej ; Bartušek, Karel (oponent) ; Liberda,, Ondřej (oponent) ; Smékal, Zdeněk (vedoucí práce)
Dizertační práce pojednává o 3D rekonstrukci temporomandibulárního kloubu z 2D řezů tkání získané z magnetické rezonance. Současná praxe používá 2D MRI řezů pro určení diagnózy. 3Dmodel má mnoho výhod pro určení diagnózy, které vycházejí ze znalosti prostorové informace. Současná medicína používá 3D modely tkání, ale u tkáně čelistního kloubu existuje problém se segmentací kloubního disku. Tato malá tkáň, která má malý kontrast a velice podobné statistické vlastnosti, jako její okolí, lze jen složitě segmentovat. Pro segmentaci kloubního disku byly vyvinuty nové metody založené na znalosti anatomie oblasti kloubního disku a dále na statistice využívající genetického algoritmu. Soubor 2D řezu má různé rozlišení v osách x,y a ose z. Pro sjednocení rozlišení byl vyvinut algoritmus nadvzorkování, který se snaží zachovat tvarové vlastnosti tkáně. V poslední fázi tvorby 3D modelů bylo využito již standardně používaných metod, avšak tyto metody pro decimaci a vyhlazení mají různé možnosti nastavení (počet polygonů modelu, počet iterací algoritmu). Protože výsledkem práce je získání co nejvěrnějšího modelu reálné tkáně, bylo nutné vytvořit objektivní metody, pomocí kterých by bylo možné nastavit algoritmy tak, aby bylo dosaženo co nejlepšího kompromisu mezi mírou zkreslení a dosažením věrohodnosti modelu.
|
|
|
Rekonstrukce 3D objektu z obrazových dat
Cír, Filip ; Kršek, Přemysl (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá 3D rekonstrukcí z obrazových dat. Jsou popsány možnosti a přístupy k optickému skenování. Ruční optický 3D skener se skládá z kamery a zdroje čárového laseru, který je vzhledem ke kameře upevněn pod určitým úhlem. Je navržena vhodná podložka se značkami a je popsán algoritmus pro jejich real-time detekci. Po detekci značek lze vypočítat pozici a orientaci kamery. Na závěr je popsána detekce laseru a postup při výpočtu bodů na povrchu objektu pomocí triangulace.
|
|
|
Pokročilé metody detekce kontury srdečních buněk
Spíchalová, Barbora ; Čmiel, Vratislav (oponent) ; Odstrčilík, Jan (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá pokročilými metodami detekce kontur srdečních buněk a měření jejich kontrakce. V úvodní teoretické části práce jsou popsány druhy konfokálních mikroskopů, které se používají pro snímání biologických vzorků. Následuje kapitola věnovaná metodám segmentace srdečních buněk, kde jsme seznámeni s běžně užívanými přístupy. Nejpoužívanější metody segmentace jsou aktivní kontury a matematická morfologie, kterým se věnuje podstatná část práce a blíže nás s těmito přístupy seznamuje. Díky těmto metodám jsme schopni v obrazových datech přesně detekovat požadované prvky a měřit jejich změnu plochy v čase. Nabyté teoretické znalosti nám slouží pro praktickou realizaci metod v programovém prostředí MATLAB.
|
|
|
Software pro zpracování termovizních snímků dolních končetin diabetických pacientů
Langerová, Jana ; Mézl, Martin (oponent) ; Bernard, Vladan (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá automatickým zpracováním termovizních snímků plosek nohou dolních končetin. Pro uvedení do problematiky obsahuje obecnou rešerši na téma syndrom diabetické nohy a diabetes mellitus. Další teoreticky rozebíranou oblastí je infračervené záření, využívané v termovizní zobrazovací technice a zpracování obrazových dat. Ve druhé části je pak v práci prakticky rozebrán návrh softwaru a následně také jeho uskutečnění a zprovoznění. Popsány jsou všechny dílčí kroky k dosažení teplotních analýz. Vytvořený software obsahuje dvě základní možnosti ořezání zpracovávané plosky, a to buď ruční, či automatickou s ruční korekcí. Na konci práce je k dispozici statistické zpracování programem získaných dat, které je pojato velmi obecně a slouží spíše pro ověření funkčnosti softwaru.
|
|
|
Segmentace ledvin z renální perfúzní MR sekvence obrazů
Jína, Miroslav ; Walek, Petr (oponent) ; Malínský, Miloš (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá problematikou segmentace ledvin v perfúzních MR obrazech. Segmentace ledvin se provádí různými metodami. Jedná se o regionově založené metody, deformovatelné modely, metody založené na modelech, hranově založené metody a další. Dosud není znám univerzální algoritmus, který by se dal použít pro segmentaci ledvin různých pacientů. Navrženou metodou této diplomové práce je aktivní kontura Snake, která je vytvořena v programovacím prostředí MatLab. Výsledné kontury jsou kvantitativně a vizuálně porovnány s manuální segmentací.
|
|
|
Analýza změny objemu hipokampu u pacientů s Alzheimerovou chorobou
Pham, Minh Tuan ; Harabiš, Vratislav (oponent) ; Walek, Petr (vedoucí práce)
Zájem o hipokampus prudce vzrostl poté co byla publikována jeho významnost v procesu učení a uchovávání informací. Zejména je velký zájem v oblasti změn jeho objemu a jejich vliv na Alzheimerovou chorobu. Pochopení struktury a funkcí hipokampu by přispělo k přesnější diagnóze této nemoci. V této práci byla vytvořena metoda segmentace hipokampu s využitím aktivních kontur. S jeho pomocí pak byla segmentována data složená jak ze zdravých, tak z nemocných pacientů. Výsledky segmentace pak byli statisticky analyzovány s využitím statistických metod jako jsou Kruskal-Walisův test, Mann-Whitneyův test. Výsledky těchto testů podporují na dané hladině významnosti alternativní hypotézu, která přisuzuje významnost rozdílu v objemu hipokampů mezi oběma studovanými skupinami.
|
|
|
Sledování buněk v obrazech z holografického mikroskopu
Vičar, Tomáš ; Odstrčilík, Jan (oponent) ; Kolář, Radim (vedoucí práce)
Tato práce se věnuje sledování buněk v obrazových sekvencích pořízených pomocí multimodálního holografického mikroskopu (MHM). Princip holografického mikroskopu je zde popsán společně s jeho aplikací pro záznam buněk. Hlavní část práce popisuje společný přístup pro segmentaci a sledování jednotlivých buněk v dlouhodobých záznamech. Navržený přístup je založen na modelu parametrických aktivních kontur se specifickými modifikacemi pro dosažení přiměřené přesnosti a robustnosti. Implementovaná metoda je zde detailně popsána včetně vyhodnocení a ukázky výsledků.
|
|
|
Počítačová podpora rozpoznávání a klasifikace rodových erbů
Vídeňský, František ; Kočí, Radek (oponent) ; Zbořil, František (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá návrhem systému pro rozpoznávání a klasifikaci rodových erbů jako celku i jeho jednotlivých heraldických součástí. V práci jsou představeny metody počítačového vidění pro segmentaci a detekci objektu a vybrány nejvhodnější z nich. Převážná část součástí erbu je segmentovaná pomocí konvolučních neuronových sítí a zbylé pomocí aktivních kontur. Pro detekci erbů v obraze byla vybrána metoda Histogramu orientovaných gradientů. Pro trénování i ověření funkčnosti je využita vlastní datová sada. Výsledný systém je možné použít jako pomocný nástroj v pomocných vědách historických.
|
|
|
Segmentační metody ve zpracování biomedicínských obrazů
Mikulka, Jan ; Přibil, Jiří (oponent) ; Dostál, Otto (oponent) ; Gescheidtová, Eva (vedoucí práce)
Disertační práce pojednává o moderních metodách a přístupech ke zpracování obrazů, konkrétně k jejich segmentaci, klasifikaci a vyhodnocování parametrů. Jedná se především o zpracování medicínských snímků měkkých tkání pořízených metodou magnetické rezonance (MR) a dále mikroskopických obrazů tkání. Ze segmentovaných obrazů lze jednoduše popsat hranice hledaných objektů. Tyto nalezené hranice mohou sloužit k dalšímu zpracování jako výpočet obvodů, obsahů, povrchů, objemů nebo dokonce k trojrozměrné rekonstrukci zobrazovaného objektu. Popsaná navržená řešení lze použít pro klasifikaci zdravých či postižených tkání snímaných metodami MR či jinými. V disertační práci jsou uvedeny příklady aplikací, ve kterých byly navržené segmentační metody použity. V oblasti segmentace obrazů se práce zaměřuje na metody založené na řešení parciálních diferenciálních rovnic. Jedná se o moderní přístupy zpracování obrazů, zvané též aktivní kontury. Tento přístup ke zpracování obrazů je velmi výhodný u segmentace reálného obrazu, který je zatížený šumem, má neostré hrany a přechody mezi objekty. Výsledkem disertační práce jsou navržené metody pro automatickou segmentaci obrazů a klasifikaci objektů.
|
|
|
Segmentace mikroskopických snímků pomocí level-set metod
Bílková, Zuzana ; Kučera, Václav (vedoucí práce)
Název práce: Segmentace mikroskopických snímků pomocí level-set metod Autor: Zuzana Bílková Katedra: Katedra numerické matematiky Vedoucí diplomové práce: RNDr. Václav Kučera, Ph.D., KNM, MFF UK Konzultant: RNDr. Jindřich Soukup, ÚTIA, AV ČR Abstrakt: Tato diplomová práce představuje novou metodu pro segmentaci snímků pořízených mikroskopem s fázovým konrastem. Cílem je oddělit buňky od pozadí. Algoritmus je založen na variační formulaci level set metod, tedy na minimalizaci funkcionálu popisujícího level set funkci. Funkcionál je minimalizován gradientním tokem popsaným evoluční parciální diferenciální rovnicí. Nejdůležitější nové myšlenky jsou inicializace pomocí prahování a nové členy ve funkcionálu, které zrychlují konvergenci a zpřesňují výsledky. Také jsme použili nové funkce napsané v jazyce C k počítání gradientu a Laplaceova operátoru. Tato implementace je třikrát rychlejší než standardní funkce v MATLABu. Dosáhli jsme lepších výsledků než algoritmy, se kterými jsme metodu porovnávali. Klíčová slova: Segmentace, level set metody, aktivní kontury Title: Segmentation of microscopic images using level set methods Author: Zuzana Bílková Department: Department of Numerical Mathematics Supervisor: RNDr....
|
host ::
RSS.