ČABALA, R. Sémantická segmentace patologií v obrazech sítnice [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2023.
Zadání práce je obtížnější, výsledky práce jsou podprůměrné avšak student problematiku ativně konzultoval pravidelně po čas celého roku. Celkově považuji přístup pana Čabaly za uspokojivý (D) .
| Kritérium | Známka | Body | Slovní hodnocení |
|---|---|---|---|
| Informace k zadání | Zadání práce považuji za obtížnější, protože segmentace patologií na sítnici je aktuálním problémem a mnoho výzkumníků na něm pokračuje. Pan Čabala musel také prostudovat lékařskou literaturu a seznámit se s projevy patologií, které se na sítnici vyskytují. Všechny body zadání byly splněny. | ||
| Práce s literaturou | Pan Čabala obdržel rozsáhlejší seznam základní literatury od školitele. Nicméně pan Čabala dale aktivním a samostatným způsobem získaval další studijní materiály. Všechny použité zdroje jsou relevantní k obsahu jednotlivých částí technické zprávy. | ||
| Aktivita během řešení, konzultace, komunikace | Student byl při řešení aktivní a pravidelně konzultoval. Probíhaly pravidelné konzultace, na které byl pan Čabala vždycky připraven a dodržoval dohodnuté termíny. | ||
| Aktivita při dokončování | Práce byla dokončena týden před termínem. Do práce byla zapracována většina návrhů a připomínek vedoucího. | ||
| Publikační činnost, ocenění | Publikační činnost a ani žádná ocenění mi nejsou známa. |
Zadání patří mezi obtížnější vzhledem k nutnosti poznání projevů patologií sítnice oka. Student měl za úkol vytvořit vlastní algoritmus sémantické segmentace snímku sítnice s požadavkem na detekci patologií, což mírně obešel tak, že se pokusil natrénovat hotové architektury neuronových sítí (běžně používaných pro účely segmentace) na detekci patologií sítnice, což nevidím jako zásadní problém, ale je to odchylka od zadání. Práce má různé formální a prezentační nedostatky, chybí v ní popis stávajících postupů detekce patologií, a uvítal bych také kvalitnější shrnutí dosažených výsledků. Vzhledem ke všem okolnostem hodnotím práci jako uspokojivou.
| Kritérium | Známka | Body | Slovní hodnocení |
|---|---|---|---|
| Náročnost zadání | Zadání vyžaduje od studenta, aby pronikl do problematiky onemocnění sítnice, což je činí obtížnějším. | ||
| Rozsah splnění požadavků zadání | Zadání je poměrně obecné, nicméně v bodě 1 je explicitně zmíněno, že mají být uvedeny stávající přístupy k řešení segmentace, ale text práce je nezmiňuje. Bod 2 zadání vyžaduje návrh vlastního algoritmu, což bylo splněno poněkud šalamounsky využitím hotových struktur neuronových sítí, které student použil na řešení zadaného úkolu. Nevidím to jako zásadní problém, jen bych očekával spíše nějaký komplexní vlastní návrh řešení segmentace. | ||
| Rozsah technické zprávy | Technická zpráva má odhadem 62 normostran, z čehož ca 15 stran obsahuje obrázky. | ||
| Prezentační úroveň technické zprávy | 70 | Práce má vhodně zvolenou strukturu, kapitoly na sebe dobře navazují a mají adekvátní rozsah. Text je srozumitelný a jednotlivé kroky jsou pochopitelné pro čtenáře. U mnoha obrázků je zjevný jejich rastrový původ a texty v nich jsou hůře čitelné. V závěru a ve zhodnocení mi chybí popis dosažených výsledků u natrénovaných sítí. V některých místech textu vznikají prázdná místa, která mohla být zaplněna textem z další strany. | |
| Formální úprava technické zprávy | 60 | Práce je psána slovensky, nejsem tedy schopen posoudit gramatickou kvalitu, ale mám dojem, že je v textu několik drobných chyb. Po formální stránce je práce převážně v pořádku, ale obsahuje různé chyby jako například chybějící tečky na konci popisků obrázků, použití desetinné tečky místo čárek, chybějící mezera mezi % a číslem, nebo chybějící interpunkce u rovnic uvedených na samostatném řádku. V textu jsou také názvy různých knihoven uváděny s malým počátečním písmenem (např.: python = Python, tensorflow =TensorFlow, atd.). | |
| Práce s literaturou | 90 | Volba literárních zdrojů odpovídá řešené problematice. Převzaté myšlenky jsou odděleny od vlastního přínosu studenta. Mezi 43 uvedenými zdroji je několik knižních publikací, odkazy na konferenční články a různé online zdroje. | |
| Realizační výstup | 70 | Realizačním výstupem jsou natrénované neuronové sítě pro klasifikaci snímků sítnice oka. Zdrojový kód byl netradičně odevzdán ve formě poznámkových bloků Jupyter. Kód je napsaný v jazyce Python a obsahuje malé množství komentářů. Dle zadání měl student navrhnout vlastní algoritmus, ale vydal se cestou využití architektur neuronových sítí používaných pro segmentaci U-Net a SegFormer, čímž drobně modifikoval požadavek zadání. Pro implementaci byly využity různé knihovny, jmenovitě například TensorFlow a s ním spojené API Keras. Student pro řešení segmentace a nalezení možných patologií zkusil natrénovat sítě pro účely analýzy sítnice, což se v jednom případ povedlo, a i když výsledky na neznámých vzorcích nejsou úplně přesvědčivé, jde o východisko pro další úpravy a vylepšování algoritmu. | |
| Využitelnost výsledků | Realizační výstup lze použít jako východisko pro další úpravy a zlepšení kvality detekce patologií na sítnici. |
eVSKP id 147240