|
|
Detekce nervových vláken v oftalmologických obrazech metodami texturní analýzy
Urbánek, Dušan ; Harabiš, Vratislav (oponent) ; Kolář, Radim (vedoucí práce)
V úvodu této práce byla popsána fyziologie lidského oka a glaukomové onemocnění. Dále byly popsány různé druhy vlnkové transformace a s ní spojený algoritmus texturní segmentace. Následující kapitoly se věnují teorii metody texturní analýzy s názvem „Gray level run length matrices“ a jejímu využití pro detekci nervových vláken v oftalmologických obrazech. Aplikace této metody jsou uvedeny na třech typech vybraných oblastí sítnice, z nichž každá je charakteristická jinými vlastnostmi. Následně byly testy prováděny na celých oftalmologických obrazech, z nichž některé obsahovaly výpadek nervových vláken. Dále byly ukázány možnosti změny vstupních parametrů určujících vlastnosti výsledného obrazu a s tím spojené výsledky. Poslední kapitola se věnuje rozložení jasových hodnot v okolí slepé skvrny a uvádí výsledky získané při použití na parametrech z GLRL matice.
|
|
|
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.
|
|
|
Texturní analýza retinálních snímků
Mikauš, Jakub ; Odstrčilík, Jan (oponent) ; Gazárek, Jiří (vedoucí práce)
Práce se zabývá detekcí výpadku ve vrstvě nervových vláken retinálních snímků. V úvodu je seznámení s fyziologií lidského oka a analýza vstupních obrazových dat. Dále se zabývá práce texturní analýzou pomocí dvou metod. Zatímco metoda přizpůsobených filtrů nevykazuje uspokojivé výsledky, metoda hodnocení jasu dosahuje přijatelných výsledků. V závěru práce je část věnována realizovanému programu pro detekci výpadků ve vrstvě nervových vláken.
|
|
|
Analýza 3D CT obrazových dat se zaměřením na detekci a klasifikaci specifických struktur tkání
Šalplachta, Jakub ; Malínský, Miloš (oponent) ; Jan, Jiří (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá segmentací a klasifikací paraspinálního svalu a podkožní tukové tkáně na základě 3D CT obrazových dat, a to za účelem jejich následného využití jako interních kalibračních fantomů pro výpočet minerální hustoty obratle. Vybrané přístupy byly testovány a následně hodnoceny z hlediska správnosti klasifikace a také jejich celkové funkčnosti pro následný výpočet hodnoty BMD. Vlastní testování bylo realizováno v programovacím prostředí Matlab®, a to na vytvořené pacientské databázi obsahující lumbální část páteře pro celkově 12 pacientů. Následující sekce této práce obsahují popis problematiky stanovování kostní denzity, segmentačních a klasifikačních metod a popis vlastní realizace.
|
|
|
Inteligentní klasifikace příznaků pro podporu diagnostiky glaukomu
Vykoupil, Pavel ; Čmiel, Vratislav (oponent) ; Odstrčilík, Jan (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá inteligentní klasifikací příznaků pro podporu diagnostiky glaukomu. První část práce se věnuje anatomii oka a onemocněním sítnice zvaném zelený zákal. V další části je stručně popsaná texturní analýza a jak získáváme příznaky pro klasifikaci. V poslední části se zabývá samotnou klasifikací příznaků pomocí neuronových sítí a algoritmů HoKashyap a AdaBoost. Tato práce je tedy zaměřena na srovnání účinnosti těchto klasifikátorů na poli oční diagnostiky, čehož se i podařilo úspěšně dosáhnout.
|
|
|
Texturní analýza oftalmologických snímků
Kaňka, Jan ; Odstrčilík, Jan (oponent) ; Jan, Jiří (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá vytvořením programu pro texturní analýzu snímků retinální oblasti pomocí statistické metody co-occurrence matrices jako možnou alternativu detekce poškození sítnice glaukomem. Glaukomové onemocnění bez včasné diagnostiky a následné léčby vede k slepotě. Snímky sítnice pořízené fundus kamerou jsou běžné a velmi snadno zpracovatelné. Moderní přístroje jsou schopny zachytit snímek o rozlišení 10MPix a více, což zpřesňuje výstupy analytického software. Metoda co-occurrence analýzy je jednoduchá a velmi účinná statistika. Její nevýhodou je výpočetní náročnost, jenž přichází spolu s rostoucí objektivní kvalitou snímků.
|
|
|
Texturní analýza snímků sítnice se zaměřením na detekci nervových vláken
Gazárek, Jiří ; Jiřík, Radovan (oponent) ; Jan, Jiří (vedoucí práce)
Práce je zaměřena na detekci fokálního výpadku ve vrstvě nervových vláken na snímcích sítnice pořízených fundus kamerou. První kapitola popisuje fyziologii lidského oka, glaukomové onemocnění a analyzovaná data. Druhá kapitola porovnává čtyři odlišné přístupy, které by mohly být použity k automatické detekci možného výpadku ve vrstvě nervových vláken. Tyto čtyři přístupy byly testovány a vyhodnoceny; tři z nich vykazují přijatelnou shodu se snímky označenými oftalmologem - jedná se o přístupy vycházející z metody směrové spektrální analýzy, metody odvozené z hranové reprezentace a metody hodnocení jasu. Poslední přístup založený na maticích co-occurrence se neukázal jako vhodný k řešení zadaného problému. Součástí této práce byl také návrh realizace a hodnocení programu pro automatickou detekci oblastí s výpadkem nervových vláken. Tomuto problému je věnována poslední kapitola. Bylo dosaženo poměrně dobrých výsledků při porovnání výstupů programu s oblastmi označenými oftalmologem.
|
|
|
Extrakce texturních příznaků pro účely detekce glaukomového poškození
Daněk, Daniel ; Kolář, Radim (oponent) ; Odstrčilík, Jan (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá automatickou analýzou fundus snímků sítnice pomocí texturní analýzy využívající Markovská náhodná pole. Cílem práce je nalézt vhodné texturní parametry, které by bylo možné využít pro klasifikaci stupně poškození vrstvy nervových vláken. Uvažovaný model Markovských náhodných polí využívá cirkulárně symetrické okolí pro popis analyzované textury a odhad parametrů modelu pomocí metody nejmenších čtverců. Získané texturní příznaky byly kvantitativně vyhodnoceny pomocí základní korelační analýzy s využitím dat z optické koherentní tomografie (OCT). Výsledky ukazují, že existuje korelace mezi navrženými příznaky a tloušťkou vrstvy nervových vláken, měřenou pomocí OCT. Příznaky lze tedy v budoucnu potencionálně využít pro diagnostiku glaukomu.
|
|
|
Analýza oftalmologických dat z pohledu diagnostiky glaukomu
Vodáková, Martina ; Kolář, Radim (oponent) ; Odstrčilík, Jan (vedoucí práce)
Bakalářská práce je zaměřena na texturní analýzu snímků sítnice s vysokým rozlišením s cílem subjektivně a kvantitativně popsat vlastnosti textury tvořené vrstvou nervových vláken. Na každém snímku byla předdefinována oblast zájmu v podobě deseti sektorů. V každém sektoru byla sledována korelace mezi subjektivním a kvantitatvním hodnocením textury. Výsledky ukazují, že navrhované základní příznaky jsou úzce spojeny s texturními vlastnostmi získanými z vizuálního vzhledu vrstvy nervových vláken. Poslední krok popisuje porovnání výsledků hodnocení textury vrstvy nervových vláken s kvantitativně změřenou tloušťkou vrstvy nervových vláken z dat optické koherentní tomografie.
|
|
|
Analýza vrstvy nervových vláken na snímcích sítnice s využitím lokálních binárních vzorů
Doležal, Petr ; Harabiš, Vratislav (oponent) ; Odstrčilík, Jan (vedoucí práce)
Tato práce popisuje metodu LBP (Localy Binary Pattern) v jejích různých formách jako nástroj pro analýzu vrstvy nervových vláken jakožto snímků s texturou a bez textury. První část práce se zabývá vrstvou nervových vláken na sítnici oka, výpadky nervových vláken, a především pak možnostmi snímání sítnice pomocí fundus kamery a vlastnostmi takto získaných dat. Druhá část práce popisuje a vysvětluje metodu LBP využívající lokální binární operátory k popisu textury pomocí histogramů. Z takto vzniklých LBP histogramů je získán soubor příznaků. Různými klasifikačními přístupy lze pak určit, zda nové vzorky patří snímku s výpadkem vrstvy nervových vláken. Tímto se zabývá další část práce. Následně je zkoumána korelace příznaků histogramů těchto snímků s tloušťkou vrstvy nervových vláken v témže místě. Metody popisované v této práci byly otestovány na souboru snímků v programovém prostředí MATLAB a dobré výsledky ukazují, že použitá metoda může najít uplatnění v podpoře diagnostiky glaukomových onemocnění.
|
host ::
RSS.