Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 30 záznamů.  1 - 10dalšíkonec  přejít na záznam: Hledání trvalo 0.00 vteřin. 
Klasifikace cévního řečiště na snímcích sítnice
Tebenkova, Iuliia ; Kolář, Radim (oponent) ; Odstrčilík, Jan (vedoucí práce)
Analýza snímků sítnice má důležitý význam, protože člověk získá kolem 90 % informací z okolí přes oči. Automatizace procesů analýzy zobrazení sítnice přispívá ke zlepšení efektivity lékařských retinálních vyšetření. Tato diplomová práce se zabývá automatickými metodami klasifikace snímků cévního řečiště retiny pořízených digitální fundus kamerou. Je prozkoumána a implementována metoda klasifikace cévního řečiště s použitím klasifikátoru na základě neuronových sítí, které se trénují a pak se testují na úsecích cév retinálního řečiště. Ve stručnosti je v této práci popsán anatomický pohled na sítnici, vlastnosti obrazových dat z digitální fundus kamery a metody klasifikace retinálních snímků. Poslední kapitola se zabývá hodnocením úspěšnosti klasifikace cévního řečiště automatickými metodami.
Analysis of Retinal Image Data to Support Glaucoma Diagnosis
Odstrčilík, Jan ; Kybic, Jan (oponent) ; Matula,, Petr (oponent) ; Kolář, Radim (vedoucí práce)
Fundus camera is widely available imaging device enabling fast and cheap examination of the human retina. Hence, many researchers focus on development of automatic methods towards assessment of various retinal diseases via fundus images. This dissertation summarizes recent state-of-the-art in the field of glaucoma diagnosis using fundus camera and proposes a novel methodology for assessment of the retinal nerve fiber layer (RNFL) via texture analysis. Along with it, a method for the retinal blood vessel segmentation is introduced as an additional valuable contribution to the recent state-of-the-art in the field of retinal image processing. Segmentation of the blood vessels also serves as a necessary step preceding evaluation of the RNFL via the proposed methodology. In addition, a new publicly available high-resolution retinal image database with gold standard data is introduced as a novel opportunity for other researches to evaluate their segmentation algorithms.
Pokročilé zpracování oftalmologických video sekvencí retinálních obrazů
Říha, Pavel ; Odstrčilík, Jan (oponent) ; Jan, Jiří (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá registrací a analýzou snímků z experimentální nízkonákladové fundus kamery dosahující nízkého SNR (kolem 10 dB) a nízkého časového i prostorového rozlišení. Cílem diplomové práce je prozkoumání možností digitálních úprav vedoucích k vytvoření videosekvence mající reálný přínos pro lékařskou diagnostiku. K registraci je použit známý program elastix; předregistrační filtry i interpolace snímků jsou implementovány v Matlabu. Program poskytuje široké možnosti nastavení, z nichž bylo mnoho variant otestováno a vyhodnoceno. K posouzení dosažené přesnosti jsou vyhodnocovány prostorové odchylky v detekovaném pohybu cév. Nejlepších výsledků s přesností pod 0.3 px bylo dosaženo použitím pásmové propusti, vhodně velké masky a rigidní registrace s metrikou vzájemné informace. Testované sekvence se podařilo registrovat dostatečně přesně pro vizuální hodnocení i základní výpočetní analýzy. Hlavním přínosem této práce jsou zregistrované sekvence a vytvořená aplikace, které mohou být využity při dalším vývoji experimentální kamery.
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.
Analýza barevných snímků sítnice se zaměřením na segmentaci cévního řečiště
Odstrčilík, Jan ; Jiřík, Radovan (oponent) ; Jan, Jiří (vedoucí práce)
Segmentace cévního řečiště představuje důležitou fázi při analýze snímků sítnice. Výsledky analýzy mohou být užitečné při diagnostice řady očních chorob a onemocnění spojených s kardiovaskulárním systémem. Metoda prezentovaná v této diplomové práci se zabývá plně automatickou segmentací cévního řečiště z barevných snímků sítnice pořízených digitální fundus kamerou pomocí přístupu přizpůsobené filtraci. Tento přístup využívá korelace mezi lokálními oblastmi v obraze, potencionálně obsahujícími segment cévy a 2D filtračními maskami, navrženými na základě typických jasových profilů, odpovídajících třem typům cév klasifikovaných podle šířky na tenké, středně široké a široké. Celkem jsou navrženy tři typy dvourozměrných filtračních masek respektujících tvar a šířku cév. Stanovením typických cévních profilů a návrhem přizpůsobených filtrů se zabývají kapitoly 3 a 4. Výsledek filtrace je prahován za účelem vytvoření hrubé binární reprezentace cévního řečiště, která je dále podrobena dalšímu zpracování v podobě doplnění chybějících úseků cév a čištění artefaktů. Metoda byla vyvíjena s pomocí reálných snímků sítnice a implementována prostřednictvím programového vybavení počítače. Byl vytvořen uživatelský program umožňující plně automatickou segmentaci cévního řečiště. Na závěr byla metoda odzkoušena a byla vyhodnocena její segmentační účinnost pomocí standardizovaných snímků z databáze DRIVE.
Segmentace cévního řečiště na snímcích sítnice s využitím matematické morfologie
Stonawski, Stanislav ; Jan, Jiří (oponent) ; Odstrčilík, Jan (vedoucí práce)
Důležitým krokem analýzy sítnicových snímků je segmentace cévního řečiště. Výsledek této analýzy může být využit při diagnostice očních či kardiovaskulárních onemocnění. Tato práce se zabývá možnostmi segmentace cévního řečiště ve snímcích s vysokým rozlišením za využití metod matematické morfologie. Cílem práce je vytvoření algoritmu, který bude schopen segmentace cévního řečiště ze sítnicových snímků. Dalším cílem je provedení hodnocení jeho účinnosti. Práce se stručně zabývá problematikou fundus kamer, vlastnostmi jejich obrazových dat a databází snímků. Dále jsou popsány vlastnosti cévního řečiště v těchto snímcích společně se způsoby jeho segmentace. Prezentovány jsou vytvořené algoritmy a výsledky jejich aplikace na databázi High-Resolution Fundus Image Database.
Využití snímků sítnice v biometrii
Bujnošková, Eva ; Drahanský, Martin (oponent) ; Kolář, Radim (vedoucí práce)
Rozpoznávání podle sítnice je velmi účinný a téměř neomylný nástroj pro identifikaci osob, díky svým výhodám může být použit v případech, kdy je třeba zajistit vysokou bezpečnost. Proces identifikace vychází z úspěšné extrakce cévního řečiště ze snímku sítnice a převodu na binární obraz. Tento je pak použit k hledání bifurkací v řečišti s využitím skeletonizace jako operace matematické morfologie. Větvení cév jako jediný parametr nestačí, je proto doplněn informacemi o tloušťce a směru cévy v okolí detekované bifurkace. Souhrn parametrů je následně porovnán s příznaky obrazů v databázi a pomocí zarovnávání je stanoven obraz, který je s určitou pravděpodobností nejbližší danému souhrnu. Ten je vyhodnocen jako shoda a k testovacímu objektu je přiřazen objekt z databáze. Práce zahrnuje také zpracování druhé metody využívající translaci obrazu a výpočtů minimálních vzdáleností mezi bifurkacemi.
Segmentace tepenného a žilního řečiště ve snímcích sítnice
Šumberová, Dagmara ; Odstrčilík, Jan (oponent) ; Kolář, Radim (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá potřebností segmentace cévního řečiště při digitální analýze snímků sítnice a jejich následné klasifikace. Je zde stručně popsána segmentace cévního řečiště pomocí přizpůsobených filtrů. Další část práce je zaměřena na vlastní zpracování snímků sítnice, jejich manuální segmentaci a následné testování pro určení nejlépe rozlišujících parametrů ke klasifikaci. Nakonec je provedeno vyhodnocení naměřených parametrů a navrženo rozšíření této metody.
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.

Národní úložiště šedé literatury : Nalezeno 30 záznamů.   1 - 10dalšíkonec  přejít na záznam:
Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.