SADLEKOVÁ, S. Nástroj pro plánování robotické neurochirurgie [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2023.
Studentka vytvořila ucelený nástroj v programovém prostředí MATLAB, který umožňuje řešit obecně vícekriteriální optimalizační úlohy. Tento nástroj poté použila pro vyřešení úlohy návrhu postupu neurochirurgické operace využívající termální ablaci, která se využívá pro odstranění nádorů mozku. Její program umožňuje načíst obrazová data o nádoru a navrhne několik kompromisních řešení (ve formě počtu, umístění a intenzity ablačních vpichů) tak, aby byl pokud možno odstraněn celý nádor, ale nedošlo k zasažení okolních tkání. Práce je psána anglicky a je v ní minimum překlepů a gramatických chyb. Práce je logicky členěna, je na velmi dobré formální úrovni (zejména grafické výstupy). Studentka dobře pracuje s odbornou literaturou a je schopna velmi dobře zhodnotit dosažené výsledky. Během roku pracovala konzistentně a hojně využívala konzultací. Cíle práce jsou splněny beze zbytku, proto předloženou práci doporučuji k obhajobě. Otázky k obhajobě: 1) V čem je výhoda, pokud bych použil Váš VNDMOPSO algoritmus oproti použití algoritmu MOPSO, kde by agenti byli v clusterech po jednotlivých dimenzích (dimenze agentů by v průběhu optimalizace zůstávala fixní)? 2) Co vše Váš model zanedbává? Jak byste mohla program upravit, pokud by vzrostla časová náročnost výpočtu kriteriální funkce?
V předkládané diplomové práci o 81 stranách a sedmi kapitolách studentka rozebírá použití optimalizačních metod pro návrh nástroje pro plánování robotické neurochirurgie. V úvodu je srozumitelně rozebráno, co je cílem práce, a které optimalizační metody zvažuje pro tuto práci využít. Po stručném souhrnu jejich základních vlastností a výhod přechází k popisu implementace vybrané optimalizační metody v Matlabu. Pomocí testovacích algoritmů navrženou metodu nejen otestovala, ale zabývala se i způsoby hodnocení výsledků testování. Navíc byl zhodnocen vliv proměnného počtu parametrů oproti pevnému počtu parametrů na výsledek optimalizace. V další kapitole se studentka zabývala použitím navrženého algoritmu VNDMOPSO na reálný problém. Z důvodu výpočetní náročnosti použila navržený algoritmus pouze na 2D problém určení fitness funkce pomocí výběru obrazu z magnetické rezonance pomocí integrační metody Monte Carlo. V kapitole šest se zabývá rozborem použití algoritmu na různé tvary nádorů úpravou nastavení řídících parametrů. V závěru je zhodnoceno zobrazení získaných výsledků a nastavení robota pro konkrétního pacienta. Celkově považuji práci za velmi dobře zpracovanou s využitím velkého množství kvalitní literatury. Diplomová práce splnila požadavky zadání a svým rozsahem a obsahem po formální i grafické stránce odpovídá požadavkům na diplomové práce, doporučuji její předložení k obhajobě a hodnotím ji klasifikačním stupněm A.
eVSKP id 151757