|
|
Identifikace typu obratlů z CT dat s využitím metod strojového učení
Matoušková, Barbora ; Kolář, Radim (oponent) ; Chmelík, Jiří (vedoucí práce)
Identifikace typu obratlů pomocí strojového učení je důležitý úkol pro usnadnění práce lékařů. Tento úkol je znesnadněn mnoha faktory. Za prvé se CT snímky páteře obvykle provádí u pacientů s patologiemi jako jsou léze, nádory, kyfóza, lordóza, skolióza či u pacientů s různými implantáty, které způsobují ve snímcích artefakty. Dále jsou si sousední obratle velmi podobné, což také tento úkol komplikuje. Tato práce se zabývá klasifikací již vysegmentovaných obratlů do skupin krční, hrudní a bederní. Pro klasifikaci je využita metoda podpůrných vektorů (SVM) a konvoluční neuronové sítě (CNN) AlexNet a VGG16. Dosažené výsledky jsou v závěru porovnány.
|
|
|
Metody detekce, segmentace a klasifikace obtížně definovatelných kostních nádorových lézí ve 3D CT datech
Chmelík, Jiří ; Flusser,, Jan (oponent) ; Kozubek, Michal (oponent) ; Jan, Jiří (vedoucí práce)
Cílem této práce byl vývoj algoritmů pro detekci, segmentaci a klasifikaci obtížně definovatelných kostních metastatických nádorových lézí v oblasti páteře z obrazových CT dat. Pro tyto účely byla vytvořena pacientská databáze anotovaná lékařskými experty. Postupně byly navrženy tři metody, z nichž první je založena na přepracování a kombinaci metod dostupných z předchozího řešení projektu, druhá je velmi rychlá varianta založená na fuzzy k-means shlukové analýze, třetí metoda využívá moderních metod strojového učení, konkrétně hluboké učení konvolučních neuronových sítí. Dále byla navržena modifikace upřesňující výsledky následnou meta-analýzou nalezených kandidátů lézí pomocí náhodného lesa. Dosažené výsledky byly objektivně vyhodnoceny a porovnány s výsledky algoritmů publikovaných jinými autory. Pro hodnocení byly použity dva přístupy: technický, voxelově založený a klinický, objektově založený. Dosažené výsledky byly následně zhodnoceny a diskutovány.
|
|
|
Automatická segmentace zájmových oblastí lidského obratle
Novosadová, Michaela ; Jan, Jiří (oponent) ; Peter, Roman (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce popisuje anatomii páteře a její nejčastější patologie se zaměřením na nádorová onemocnění, která v dnešní době postihují stále vyšší procento populace. Dále práce obsahuje teoretické pojednání o registraci obrazu. Cílem práce je vytvoření algoritmu, který bude schopen automaticky segmentovat lidský obratel na zájmové oblasti (tj. tělo a zadní elementy). Takto segmentovaný obratel by mohl v budoucnu usnadnit klasifikaci nádorových onemocnění páteře. Na základě teoretických znalostí bylo navrženo řešení využívající registrace segmentovaných modelů na originální data. Práce popisuje postup řešení daného problému. Popis postupu řešení a hodnocení výsledků jsou prezentovány pro názornost řadou tabulek, grafů a obrázků.
|
|
|
Klasifikace patologických obratlů v CT snímcích páteře s využitím metod strojového učení
Tyshchenko, Bohdan ; Ronzhina, Marina (oponent) ; Chmelík, Jiří (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zaměřuje na detekci patologických obratlů v CT snímcích páteře s využitím metod strojového učení. V rámci teoretické části je popsána anatomie páteře, výskyt patologií v CT obrazových datech, je vypracován přehled existujících metod určených pro automatickou detekci patologických obratlů. Praktická část je věnována návrhu počítačového systému, který realizuje detekci patologie obratlů a určuje jejich typ. Jako klasifikátor se používá neuronová síť. Aplikace analýzy hlavních komponent (PCA) zajišťuje redukci počátečního počtu příznaků. Pro řešení daného zadání byla získána reálná data. Závěr obsahuje hodnocení dosažených výsledků.
|
|
|
Detekce a identifikace typu obratle v CT datech onkologických pacientů
Věžníková, Romana ; Harabiš, Vratislav (oponent) ; Jakubíček, Roman (vedoucí práce)
Automaticka detekce a segmentace patere nebo obratlu z CT snimku je narocnym ukolem z nekolika duvodu. Jednim z duvodu jsou nejasne hranice obratlu ve snimcich a nezretelne hranice mezi jednotlivymi obratli, dale artefakty, vyskytujici se v obrazech, ale take anatomicka slozitost. Tato prace se zabyva navrhem a realizaci detekce a klasifikace typu obratle v CT snimcich onkologickych pacientu, coz pridava na slozitosti z duvodu pritomnosti deformaci nekterych obratlu. Pri samotne segmentaci obratlu je vyuzita Otsuova metoda. Detekce obratlu je zalozena na hledani hranic oddelujici jednotlive obratle vsagitalnich rezech. Pro identifikaci potom slouzi rozhodovaci stromy nebo zobecnena Houghova, pricemz jsou obratle hledany v rezech CT snimku na zaklade podobnosti tvaru s modely jednotlivych obratlu.
|
|
|
Vliv přítomnosti páteře na napjatost aneurysmatu břišní aorty
Lisický, Ondřej ; Horný,, Lukáš (oponent) ; Polzer, Stanislav (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá deformačně napěťovou analýzou aneurysmatu břišní aorty (AAA) a možností ovlivnění napjatosti při uvažování páteře do výpočtového modelu. Využívá se jednak idealizované geometrie, jednak specifické geometrie deseti pacientů získané ze snímků počítačové tomografie (CT-A). Pro popis chování tkáně stěny AAA a intraluminálního trombu (ILT) bylo využito modelů hyperelastických konstitutivních vztahů. Lepší věrohodnost výsledků byla zajištěna výpočtovou rekonstrukcí nezatíženého stavu geometrie, která se oproti nasnímané konfiguraci mnohdy významně liší kvůli zatížení krevním tlakem při CT snímkování. Statistická analýza byla využita pro zhodnocení dosažených výsledků. Nejvýraznější navýšení maxima napětí na stěně (PWS) bylo 81 %.
|
|
|
Implementation of a deep learning model for vertebral segmentation in CT data
Blažkova, Lenka ; Nohel, Michal
This paper deals with the problem of vertebral segmentationin CT data with the use of deep learning approaches.Automatic segmentation of vertebrae is a very complex issueand would simplify the work of radiologists and doctors. Thepaper is focused on one of the models published and submittedto the Large Scale Vertebrae Segmentation Challenge (VerSe) in2020 from C. Payer et al. – Improving Coarse to Fine VertebraeLocalisation and Segmentation with SpatialConfiguration-Netand U-Net and its implementation and modification. The modelis evaluated on the corresponding public and hidden dataset. Itsmodification shows an improvement of the results in comparisonwith the published results, a mean Dice score improved from0.9165 to 0.9302 on the public dataset and from 0.8971 to 0.9264on the hidden dataset.
|
|
|
Implementace modelu hlubokého učení pro segmentaci obratlů v CT datech
Blažková, Lenka ; Chmelík, Jiří (oponent) ; Nohel, Michal (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se věnuje problematice segmentace obratlů v CT datech s využitím hlubokého učení. Nejprve je vytvořena teoretická rešerše zaměřená na anatomii a patologie páteře a obratlů, na CT systémy a na modely hlubokého učení pro segmentaci obratlů z 3D dat. Další část obsahuje podrobnější popis vybraného modelu pro segmentaci obratlů. V páté části je popsána samotná implementace vybraného modelu a navržená modifikace společně s výsledky na příslušné databázi. Nakonec je model s modifikací použit na klinická data poskytnutá vedoucím a popsána jeho úspěšnost na nich.
|
|
|
Možnosti konzervativní léčby hernie disku v lumbální oblasti z pohledu fyzioterapeuta
Reichová, Eva ; Horká, Bohumila (vedoucí práce) ; Němečková, Michaela (oponent)
Autor: Eva Reichová Instituce: Rehabilitační klinika LF v Hradci Králové Název práce: Možnosti konzervativní léčby hernie disku v lumbální oblasti z pohledu fyzioterapeuta Vedoucí práce: Mgr.Bohumila Horká Počet stran: 94 Rok obhajoby: 2012 Klíčová slova: Hernie, meziobratlový disk, lumbální páteř, obratel, radikulární syndrom Tato bakalářská práce pojednává o možnostech kinezioterapie u výhřezu meziobratlového disku v oblasti lumbální páteře, který je jedním z nejčastějších degenerativních onemocnění páteře. Teoretická část se věnuje (1) anatomii, kineziologii a biomechanice páteře, (2) etiologii a diagnostice hernie disku a (3) možnostem její konzervativní terapie podle McKenzieho, aktivace hlubokého stabilizačního systému páteře podle Koláře a reflexní lokomoce podle Vojty. V praktické části jsou zpracovány dvě kazuistiky pacientů s hernií intervertebrálního disku. Kazuistiky jsou děleny na vstupní lékařské vyšetření, vstupní vyšetření fyzioterapeuta, krátkodobý terapeutický plán, terapii, výstupní vyšetření a dlouhodobý terapeutický plán.
|
|
|
Metody detekce, segmentace a klasifikace obtížně definovatelných kostních nádorových lézí ve 3D CT datech
Chmelík, Jiří ; Flusser,, Jan (oponent) ; Kozubek, Michal (oponent) ; Jan, Jiří (vedoucí práce)
Cílem této práce byl vývoj algoritmů pro detekci, segmentaci a klasifikaci obtížně definovatelných kostních metastatických nádorových lézí v oblasti páteře z obrazových CT dat. Pro tyto účely byla vytvořena pacientská databáze anotovaná lékařskými experty. Postupně byly navrženy tři metody, z nichž první je založena na přepracování a kombinaci metod dostupných z předchozího řešení projektu, druhá je velmi rychlá varianta založená na fuzzy k-means shlukové analýze, třetí metoda využívá moderních metod strojového učení, konkrétně hluboké učení konvolučních neuronových sítí. Dále byla navržena modifikace upřesňující výsledky následnou meta-analýzou nalezených kandidátů lézí pomocí náhodného lesa. Dosažené výsledky byly objektivně vyhodnoceny a porovnány s výsledky algoritmů publikovaných jinými autory. Pro hodnocení byly použity dva přístupy: technický, voxelově založený a klinický, objektově založený. Dosažené výsledky byly následně zhodnoceny a diskutovány.
|
host ::
RSS.