JAROŠ, L. Předzpracování obrazu 1D gelové elektroforézy [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2015.
Student nastudoval a popsal problematiku 1D gelové elektroforézy a typy zkreslení vyskytujících se v jejích obrazech. Dále popsal dvě zahraniční metody detekce drah a bandů v obrazech 1D gelové elektroforézy. Navrhl a realizoval vlastní přístup detekce drah a bandů a otestoval jej na 35 reálných obrazech. Vlastní algoritmus potom opatřil grafickým uživatelským rozhraním s celou řadou praktických funkcí. Zadání bakalářské práce tak považuji za splněné. Grafické uživatelské prostředí i detekce bandů byly realizovány nad rámec zadání. Po formální stránce je práce na vynikající úrovni. Práce má rozsah 41 stran od úvodu po závěr, obsahuje 29 zdrojů literatury a je v ní minimum překlepů. Student přistupoval k práci aktivně, samostatně a vždy konzultoval již konkrétní hotová řešení. Vlastní realizovaný algoritmus je poměrně komplexní a přínosný, jak vyplývá i ze srovnání se zahraničními autory. Vytknout mohu pouze velké množství heuristicky nastavených konstant, jejichž hodnoty nejsou vždy jasně zdůvodněny. Taktéž detekci bandů, která je nad rámec zadání, se nepodařilo zcela efektivně plně zautomatizovat. I přes tyto nedostatky hodnotím práci stupněm výborně / A.
Student Luboš Jaroš se ve své bakalářské práci zaměřil na počítačové zpracování snímků gelů z 1D gelové elektroforézy. Vypracoval přehlednou literární rešerši, jejíž kvalitu podtrhuje i poměrně obsáhlý seznam 29 relevantních literárních zdrojů. Zřejmě z důvodu nezkušenosti autora práce v daném oboru se však v teorii vyskytují místy chybné interpretace, např. v Obr. 4 je milně označen proteinový standard za DNA ladder. V praktické části student navrhl a realizoval vlastní algoritmy robustní vůči základním typům zkreslení pro segmentaci vzorkových linií z obrazu gelu a nad rámec zadání i detekci pozic „bandů“. Navržené algoritmy řádně popisuje a testuje na dostatečném počtu snímků. Závěrem ale postrádám celkové zhodnocení úspěšnosti detekce ideálně formou citlivostní analýzy zvlášť pro srovnání automatické a poloautomatické detekce na snímcích s a bez zkreslení. Vytýkám rovněž nedostatečný popis obrazových výstupů v kapitole 5. Po formální stránce je práce na velmi dobré úrovni, až na některé nekvalitní převzaté obrázky, které si mohl student vytvořit vlastní (např. obr. 22, 23).
eVSKP id 84353