|
|
Optimalizace homogenity základního magnetického pole v MR tomografii
Hadinec, Michal ; Brančík, Lubomír (oponent) ; Frollo, Ivan (oponent) ; Bartušek, Karel (vedoucí práce)
Práce se zabývá problematikou měření a mapování magnetického pole v MR tomografu, za účelem nastavování homogenity magnetické indukce. Pozornost je věnována technikám mapování na rotačně symetrickém objemu a způsobům optimalizace magnetických polí s využitím pasivních a aktivních korekčních systémů. Je proveden teoretický rozbor rozkladu magnetických polí s využitím sférických harmonických funkcí a Taylorovy řady. Techniky mapování a aproximace základního magnetického pole jsou ověřeny na 200 MHz tomografu umístěném na pracovišti Ústavu přístrojové techniky Akademie věd České republiky v Brně (ÚPT AV ČR).
|
|
|
Studium vlivu magnetických polí na biologické tkáně
Vlachová Hutová, Eliška ; Fiala, Pavel (oponent) ; Bartušek, Karel (vedoucí práce)
Práce se zabývá výzkumem působení magnetického pole na raná somatická embrya (RSE) smrku a borovice. Působící magnetické pole je gradientní. Cílem práce bylo seznámit se s těmito magnetickými poli a navrhnout metodiku experimentu, kdy do působících magnetických polí byly vloženy Petriho misky, které obsahovaly vždy 1 shluk RSE. Výsledky experimentu obsahují porovnání metod analýzy obrazu, porovnání různých působících magnetických polí a porovnání růstu vzorků na základě okolní teploty. Součásti práce je i návrh programu pro zjištění velikosti RSE v sejmutém obrazu.
|
|
|
Susceptibilitně váhované magnetickorezonanční zobrazování
Bačovský, Jaromír ; Bartušek, Karel (oponent) ; Starčuk, Zenon (vedoucí práce)
Susceptibilitně váhované magneticko-rezonanční zobrazování (SWI) je velmi perspektivní metoda využitelná v diagnostice traumat mozku, některých neurodegenerativních onemocnění a dalších závažných zdravotních problému. Cílem této práce bylo nejprve nastudovat metody magneticko-rezonančího zobrazování se zvláštním důrazem na susceptibilitně váhované zobrazování. Tato teoretická znalost poté posloužila k praktické implementaci SWI metody na 4,7T/200mm systém instalovaný na ÚPT AV ČR, v.v.i. Bylo potřeba vytvořit prototyp softwaru, který v MRI obrazech zvýrazní vliv přechodu mezi prostředími s různou susceptibilitou. Mezi základní věci, které bylo nutno vyřešit patří filtrace obrazu pomocí HP filtru, vytvoření fázové masky, odstranění přechodů ve fázovém obraze. K ověření správnosti byly vytvořeny pokusné vzorky, jejichž vlastnosti byly voleny tak, aby bylo možné potvrdit prozkoumat vliv základních nastavení MR zařízení i vytvořeného obrazzpracovávajícího softwaru. Těmito fantomy byly v počátečních fázích slepičí vejce a později poněkud sofistikovanější vzorek z podobě citrusového plodu dopovaného nanoželezem, CaCl2, Zn, AgCl. Pomocí měření fantomů byla ověřena funkce metody a prozkoumány některé její vlastnosti vzhledem k volbě parametrů měření a zpracování obrazu.
|
|
|
Přesná segmentace obrazových dat
Svoboda, Jan ; Marcoň, Petr (oponent) ; Mikulka, Jan (vedoucí práce)
Práce pojednává o tvorbě rozšiřujícího modulu pro platformu 3D Slicer. Jádro modulu je implementací klasifikátoru Support Vector Machines, jenž je využíván k segmentaci obrazových dat. Obrazová data byla poskytnuta lékaři z Fakultní nemocnice Brno Bohunice. Jedná se obrazové sekvence páteře pořízené pomocí dvou modalit, tedy výpočetní tomografie a magnetické rezonance. Cílem práce bylo tato data zpracovat, konkrétněji pak provést převzorkování, prostorové srovnání a následnou registraci. Obrazy pořízené výpočetní tomografií pak díky svému dostatečnému kontrastu poskytují autorům možnost lépe odhadnout segmentaci kostní tkáně od okolního prostředí i pro obrazy pořízené pomocí magnetické rezonance dosahujících menšího kontrastu. Pro kontrastní obrazy pořízené pomocí výpočetní tomografie bylo dosaženo odpovídajících výsledků, u predikovaných masek méně kontrastních obrazů se tento nedostatek projevil hrubými nepřesnostmi.
|
|
|
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.
|
|
|
Neuroinformatika: metody kalibrace v multicentrické MR studii
Kovalčík, Tomáš ; Říha, Ivo (oponent) ; Provazník, Ivo (vedoucí práce)
Práce se zabývá metodami kalibrace multicentrických studii magnetické rezonance. Magnetická rezonance je jev, kdy se látce v magnetickém poli o indukci B0 dodá energie v podobě RF impulzu s Larmorovou frekvencí a tím se částice vybudí do vyšších energetických hladin. Kalibraci je možné provádět pomocí rozlišovacích a radiofrekvenčních homogenních fantomů. Dále můžeme kalibraci provádět pomocí registrace obrazů. Pro kalibraci pomocí registrace obrazů jsou v práci popsány klasické metody lineární(afinní) a nelineární. Dále jsou uvedeny simulátory, které jsou užitečné mimo jiné pro modelování různých artefaktů.
|
|
| |
|
|
Image reconstruction from non-Cartesian k-space data acquired by ultra-short echo-time and fast MR imaging methods
Pšorn, Tomáš ; Latta,, Peter (oponent) ; Starčuk, Zenon (vedoucí práce)
The aim of this thesis is to handle theoretically the technique of MRI image reconstruction from non-Cartesian data such as radial, spiral, etc. Since later progress of this thesis will include actual measuring of non-Cartesian data, which is prone to the gradient infidelity, methods for measuring a performance of the gradient system will also be discussed. In practical part I will present the way the 4.7 T and 9.4~T MRI systems of the Institute of Scientific Instruments of the ASCR, v. v. i., works and use the existing pulse sequences to measure some model data.
|
|
|
Automatic 3D segmentation of brain images
Bafrnec, Matúš ; Dorazil, Jan (oponent) ; Kolařík, Martin (vedoucí práce)
This bachelor thesis describes the design and implementation of the system for automatic 3D segmentation of a brain based on convolutional neural networks. The first part is dedicated to a brief history of neural networks and a theoretical description of the functionality of convolutional neural networks. It represents a fast introduction to the problematics and provides theoretical basics needed for the understanding and creation of the system. Individual layers of the neural network and principles of their functionality and mutual relations are also described in this part. The second part of the thesis is about problem analysis, designing of a solution and a comparison between neural networks and other solutions. The result of a magnetic resonance imaging of the head is a series of black-and-white images representing a 3D scan. The task is to tag a brain and to remove unnecessary information in the form of surrounding tissues. The final image of the brain can be utilized in a volumetry or during a diagnostic of neurodegenerative diseases. The advantage of neural networks in comparison with deterministic systems is their flexibility. They allow an adaptation to other segmentation problems just by changing the training dataset, without a need of changes in the architecture. One of the systems performing fully automatic 3D segmentation is called U-Net – its name comes from the similarity of the architecture with the letter U. Three real solutions, the first implementation of U-Net, extended U-Net and recurrent U-Net were presented. The first version of U-Net has been very memory-demanding, it required a training on a processor instead of a graphic card and has not allowed data processing in full resolution. The extended U-Net has resolved these problems by loading data in overlaying series of three images. In addition to the possibility of a training on a graphic card with related decrease in learning time, the accuracy was increased by adding interconnections to the internal architecture of the network. The last version, recurrent U-Net, aims for the optimization of extended U-Net based on the reusage of existing levels. This brings a decrease in a time and resource difficulty. The number of parameters of the network was lowered to less than 20%, without any increase in case of further level addition. This network is one of first recurrent networks used on the problem of 3D segmentation and provides a foundation to further research. The last part focuses on the evaluation of results and the comparison of accuracy, speed and requirements between particular networks. The accuracy of human and machine segmentation is also compared. The extended and recurrent U-Net have surpassed their human opponent, which in real case could save a lot of doctors time and prevent human mistakes. The result of this work is a theoretical basis providing an introduction to the problematics of convolutional neural networks and segmentation, fully working systems for automatic 3D segmentation and the foundation for further research in the field of recurrent networks.
|
|
|
Tvorba báze znalostí pro diagnostikování nemoci
Macháček, Daniel ; Steinerová, Kateřina (oponent) ; Jirsík, Václav (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá problematikou tvorby báze znalostí. Popisuje základy expertních systémů, jejich funkci a možné využití v dnešním světě. Výsledkem práce je báze aplikovaná ve webovém rozhraní NPS se schopností diagnostikovat nemoci v oboru hematoonkologie, což dokládá reálné využití expertního systému v praxi. Báze znalostí byla vytvořena ve spolupráci s experty v daném odvětví lékařství a obsahuje skutečná data.
|
host ::
RSS.