\chapter{Dekompresivní zákroky na lebce} \label{Dekompresivní zákroky na lebce}
Informace o rozmístění, vlastnostech, tvaru a návaznosti kostí je důležitá už při~plánování dekompresivního zákroku, kdy je třeba brát zřetel i na rizika vývoje po~operaci. Stručný popis lebečních kostí se nachází v části \ref{Anatomie lebky}. V této problematice je zásadní zobrazení hlavy pomocí CT systému (popsané v části \ref{Zobrazování hlavy pomocí CT modality}), díky němuž se může indikovat dekompresivní zákrok i sledovat pooperační stav. Popis zákroků, jejich postup, indikace, komplikace a přidružené operace, je uveden v podkapitole~\ref{Dekompresivní operace}.

\section{Anatomie lebky} \label{Anatomie lebky}
Lebka tvoří mechanickou ochranu pro mozek, dutiny, zrakové, sluchové a rovnovážné ústrojí. Svou anatomií umožňuje pohyb dolní čelisti, která je připojena ke zbytku lebky kloubně, ostatní kosti mají spojení pevné. Pohyb lebky a její napojení na páteř je umožněno prvními krčními obratli specifických tvarů - nosičem (\textit{atlas}) a čepovcem (\textit{axis}). Systematicky se kosti lebky dělí na kosti mozkové části - \textit{neurocrania} a kosti obličejové části lebky - \textit{splanchnocrania}. \cite{anatomie} 

\subsection{Obličejová část lebky} \label{Obličejová část lebky}
Horní hranici s neurokraniem tvoří kost čichová (\textit{os ethmoidale}), která má tři části - dírkovanou ploténku, čichový labyrint a svislou přepážku. Pod čichovým labyrintem se nachází nosní skořepy (\textit{concha nasalis}). 

Dále se k obličejové části lebky řadí párové kosti: patrová, lícní a horní čelist. Lícní kosti tvoří kostěný podklad tváře a jařmovým obloukem se jejich výběžky napojují na spánkové kosti.
Tělo kosti horní čelist (\textit{maxilla}) zahrnuje velkou dutinu \textit{sinus maxillaris}. Výběžky opisují vnitřní a dolní okraj očnice, podpírají tvrdé patro a udávají tvar poloviny zubního oblouku.
Dolní čelist (\textit{mandibula}) je tvořena nepárovou kostí, má obloukovitý tvar, ve střední části je rozšířena a jsou na ni uloženy zubní lůžka (\textit{alveoly}). Zrcadlovitě souměrná ramena pokračují až ve výběžek tvořící hlavici čelistního kloubu. \cite{anatomie2, atlas}

\subsection{Mozková část lebky} \label{Mozková část lebky}
Na neurocraniu se odlišuje klenba lební (\textit{calva}) a spodina lební (\textit{basis cranii}). Calva je ochrannou schránkou pro mozek, její kosti jsou spojeny pomocí švů - šípového, věnčitého a lambdového. U novorozence jsou místo švů před konečným srůstem nejprve vazivové pruhy. 

V kosti týlní (\textit{os occipitale}) se nachází velký otvor (\textit{foramen magnum}), kterým vede páteřní kanál. Pro skloubení s atlasem slouží kloubní hrboly (\textit{condyli occipitales}). Za tělem kosti týlní je křídlovitý výběžek, zahrnující malá a velká křídla, náležející ke klínové kosti (\textit{os sphenoidale}). V tureckém sedle (\textit{sella turcina}) je uložen podvěsek mozkový (hypofýza).
Spánková kost (\textit{os temporale}) je párová kost, kterou tvoří kost skalní (\textit{pars petrosa}) s tvarem pyramidy, šupina kosti spánkové (\textit{pars squamosa}) a bubínková část (\textit{pars tympanica}). Do spánkové kosti je otisknuto ganglium trojklanného nervu. Jejím otvorem také prochází vnitřní zvukovod a dva hlavové nervy.

Na čelní kosti (\textit{os frontale}) rozlišujeme nadočnicové oblouky (\textit{arcus superciliares}), šupinu (\textit{squama frontalis}) a střední části (\textit{pars nasalis}). Přes šev věncový (\textit{sutura coronalis}) na ni navazuje kost temenní (\textit{os parietale}). Jedná se o párové kosti, kdy jsou vzájemně spojené ve švu šípovém (\textit{sutura sagittalis}). \cite{anatomie, anatomie2, atlas} 


\section{Zobrazování hlavy pomocí CT modality} \label{Zobrazování hlavy pomocí CT modality}
Za poslední roky prudce vzrostl počet vyšetření provedených počítačovou tomografií (CT). Díky vývoji techniky se snižuje dávka radiace, kterou je pacient při tomto vyšetření vystaven a zároveň je zkrácena doba snímání. V nemocnicích je nejčastěji CT systém třetí generace, který má rentgenku s vějířovitým svazkem rentgenového záření a velké množství detektorů. Při převozu pacienta po vážné nehodě či jiném úrazu, je nejčastěji provedeno právě CT vyšetření. Důvodem je především jeho rychlost, ale díky dobré prostorové rozlišovací schopnosti má také vysokou informační hodnotu, která může usnadnit rychlé stanovení diagnózy. CT systém tedy oproti klasickému RTG nevytváří pouze sumační obraz, ale zachovává informace o objektech v prostoru. V přidruženém programu může lékař či jiný zdravotnický pracovník nasnímaná data prohlížet buď po jednotlivých řezech (v rovině axiální, frontální i~sagitální) nebo si vytvořit 3D model některé z tkání či jejich kombinací.
Indikací ke snímání hlavy pomocí CT systému je podezření na fraktury lebky, vnitřní krvácení, otok mozku, podezření na cévní mozkovou příhodu nebo podezření na nádory mozku. Slouží také pro monitorování pooperačních stavů před a po některých neurochirurgických zákrocích. Kontraindikací k tomuto vyšetření bývá gravidita, pouze v případě ohrožení života se přes tento stav vyšetření provede.
CT hlavy se provádí buď s nebo bez kontrastní látky. CT s kontrastní látkou se používá především při~zjišťování stavu cévního řečiště. Pacientovi je podána kontrastní látka buď nitrožilně nebo ji nějakou dobu před vyšetřením vypije. Nejčastěji se jedná látky obsahující jód, ale u pacientů, kteří na něj mají alergii, se aplikují neiodické látky.
Softwary ovládající CT systém jsou vybaveny snímacími protokoly, díky nimž získáme data pouze pro zájmovou oblast a minimalizujeme zátěž pacienta podle principu ALARA.


\subsection{Princip CT} \label{Princip CT}
Systémy založené na počítačové tomografii provádí nejprve akvizici a poté rekonstrukci z nasnímaných projekcí. Akvizice je dosaženo vysíláním rentgenového záření na sledovaný objekt a následným detekováním prošlých a utlumených RTG paprsků. Zdrojem záření je rentgenka, která u systémů třetí generace vyzařuje vějířovitě (je třeba do výpočtů, oproti planárnímu vyzařování, zahrnout ještě úhel pod kterým paprsky dopadají). Rentgenka a detektory se kolem pacienta otáčejí a po každém pootočení systému je sejmuta projekce (soubor aproximací paprskových integrálů). Soubor projekcí při spojitém úhlu natočení se nazývá Radonova transformace (RT), která se vizualizuje pomocí sinogramu, kde jsou vykresleny projekce v závislosti na~posunech rentgenky - detektoru (horizontální osa) a úhlu natočení (vertikální osa). \cite{bushberg, drastich}

Útlum záření při průchodu snímaným objektem je popsán pomocí lineárního součinitele útlumu, který je důležitým parametrem pro výpočet tzv. Housfieldovy jednotky (HU). Ta slouží pro popis denzity (míry zeslabení), ve výsledném obraze jsou její hodnoty zakódovány do jasových hodnot pixelů. Například kostní tkáň má HU rovnu zhruba 3000, díky čemuž je reprezentována jednou z nejvyšších jasových hodnot v obraze. Podle \cite{drastich} se výpočet Housfieldova čísla realizuje následující rovnicí:

\begin{equation}
HU = K \cdot \frac{\mu_{tkáň}-\mu_{voda}}{\mu_{voda}},
\end{equation}

kde ($\mu_{tkáň}$) resp. ($\mu_{voda}$) jsou lineární součinitele útlumu tkáně resp. vody a $K$ je tzv. kontrastní faktor, který se vztahuje na CT číslo a udává přesnost měření. Za $K$ a ($\mu_{voda}$) se obvykle dosazují hodnoty 1000 a 0,19 cm$^{-1}$. \cite{drastich, bushberg}

Existuje několik způsobů získání rekonstruovaného obrazu  z projekcí. Dlouhou dobu byla nejpoužívanější metodou filtrovaná zpětná projekce, založená na rozložení jednorozměrných projekcí do rekonstrukčního obrazu pod stejným úhlem, pod jakým byly sejmuty, za současného využití jednorozměrného filtru pro zlepšení výstupu rekonstrukce. \cite{JJ_book} 

V současné době je díky vývoji výpočetní techniky zaznamenán návrat k iteračním řešením, které jako metody rekonstrukce dosahují výborné kvality rekonstruovaných obrazů. Rekonstrukční algoritmy si vývojové firmy chrání a je málo informací o~jejich přesném fungování. Dají se rozdělit na čistě iterativní, statistické a modelově orientované metody. \cite{CT_rek, iter_rek, iter_rek2}



\section{Dekompresivní operace} \label{Dekompresivní operace}
Jedním ze závažných projevů poškození mozku je mozkový edém, který je jen součástí sledu navzájem propojených patologických procesů. Jedná se o stav zvýšeného shromažďování tekutiny uvnitř nebo vně mozkové tkáně. Nejprve dojde k narušení iontové homeostázy, poté autoregulace a bez včasného zásahu může skončit ischemickým poškozením mozku. Současná medicína rozlišuje několik typů mozkového edému, jejich hranice však nejsou striktně vymezeny a během patologických procesů může docházet k přechodům mezi nimi. Edém způsobuje zvyšování nitrolebního tlaku, což může vést až k herniaci mozkové tkáně (posunutí do netypické či neanatomické pozice). \cite{DK, obrazek_animace}


Řešení velké škály navzájem souvisejících projevů jsou obecně rozděleny na konzervativní a operativní. Při rozhodování, který z přístupů je pro pacienta vhodnější, lékaři monitorují několik nitrolebních parametrů. Klasické neurologické vyšetření má často zkreslený výsledek nebo je úplně znemožněné v případě, kdy jsou pacienti uvedeni do farmakologického kómatu. Informace o aktuálním stavu poskytne CT vyšetření, měření  aktuálního nitrolebního tlaku, mozkového perfúzního tlaku a další veličiny. Mezi nejvýznamnější neurochirurgické operativní postupy patří dekompresivní kraniotomie a kraniektomie. \cite{DK} 

\subsection{Dekompresivní kraniotomie} \label{Dekompresivní kraniotomie}
Tento operační postup se využívá pokud není otok mozku příliš velký a nepředpokládá se jeho další zvětšování. Samotná kraniotomie se provádí také při operaci nádoru mozku, zastavení a odsátí krvácení atd. Rozdílné kroky má dekompresivní kraniotomie a kraniektomie až téměř na konci zákroku (podrobný postup společného začátku operace  bude popsán v části \ref{Postup operace}). Rozdíl je v tom, že u dekompresivní kraniotomie zůstane vyříznutá část lebeční kosti po zašití kůže uvnitř, je tam však nepřipevněná, fixace je zajištěna pouze sešitím spánkového svalu s fascii temporalis. Umožnění pohybu kostní ploténky zabezpečuje přizpůsobení velikosti otoku. \cite{kraniotomie, kraniotomie_kraniektomie, kraniotomie_navratil} 

\subsection{Dekompresivní kraniektomie} \label{Dekompresivní kraniektomie}
Při masivním otoku mozku, kdy hrozí v důsledku ischemie mozková smrt, se volí operační postup dekompresivní kraniektomie (DK). Je to neurochirurgická operace kompenzující patologicky vysoký nitrolební tlak a zajišťující dostatečnou perfúzi tkáně zvýšením perfúzního tlaku tím, že odstraní část lebeční klenby a zvětší objem nitrolebeční dutiny. Četné studie uvádějí, že velká kraniektomie je pro pacienty prospěšnější než malá, k provedení malé kraniektomie dochází pokud byla původně operačním plánem kraniotomie, ale v průběhu zákroku bylo rozhodnutí změněno, odstraněná plocha se již nezvětšuje. Rozlišují se 3 základní typy DK: jednostranná, oboustranná a bifrontální; přičemž oboustranná DK je nejméně častá. Jednostranná DK může být buď pravostranná nebo levostranná, její plocha se obvykle pohybuje v~rozmezí 130-160 cm$^2$. Bifrontální DK zabírá zpravidla větší plochu, přibližně okolo~200 cm$^2$. \cite{DK, kraniotomie_kraniektomie} 

\subsubsection {Postup operace} \label{Postup operace}
U neurochirurgických operacích je důležitá příprava - jak podrobné plánování zákroku lékaři, tak příprava pacienta na operačním sále. Hlava musí být zafixována pomocí trojbodového uchycení držáků, na oholenou část lebky je zakresleno, kudy povede kožní řez. Pro přístup k lebeční kosti musí být odklopen lalok tvořený vrstvou kůže, svalů a prokrvenou blánou kryjící kost (\textit{periostem}). Blízko okraje kožního řezu jsou provedeny návrty lebky, přes které je poté odloučena tvrdá plena mozková (\textit{dura}). Její odloučení od kosti je důležité kvůli riziku jejího poškození, které by bylo provázeno vážnými pooperačními komplikacemi. Mezi návrty je následně veden řez kostí pomocí speciálního nástroje kranionože a kostní ploténka může být poté vyjmuta. Dalším důležitým krokem je chirurgické otevření tvrdé mozkové pleny neboli durotomie, po které může být dura odklopená a chirurg může provést potřebné úkony jako vyplachování, odsávání, koagulace krvácení atd. Při sešívání dury a periostu se vytvoří prostor pro expanzi mozkové tkáně. Po zavedení podtlakové drenáže jsou všechny vrstvy zašity. \cite{DK, kraniotomie_kraniektomie}

Odebraná kostní ploténka je zaslána do tkáňové banky, kde je podchlazená při~teplotě uváděné v rozmezí -16 až -80\,$^\circ$C uchována pro případnou pozdější kranioplastiku (dále existuje alternativa s voperováním explantované kosti do podkožního tuku v podbříšku pacienta). Pacient je po operaci uměle ventilován a tlumen pomocí léků (u některých pacientů je vhodná i hypotermie). Přes čidlo je sledován tlak v~lebce a jsou prováděny kontrolní CT vyšetření (příklad na obrázku \ref{fig:edem}), v případě potřeby vyšetření pomocí magnetické rezonance. \cite{autologni, DK, kraniotomie_kraniektomie}

\begin{figure} [ht]
  \centering
  \includegraphics[width=14cm]{obrazky/edem.png}
  \caption[Kontrolní CT snímky po provedené kraniektomii]{Kontrolní CT snímky po provedené kraniektomii od dvou různých pacientů. Oba snímky zachycují edém mozkové tkáně po jednostranné kraniektomii. \cite{obrazek_edem, obrazek_extr_edem}} 
  \label{fig:edem}
\end{figure}



\subsubsection[Indikace]{Indikace}
Rozlišuje se dekompresivní kraniektomie primární a sekundární. Primární DK je akutní, provádí se do 24 hodin po úrazu, naproti tomu k sekundární DK se přistupuje pokud dojde ke zhoršení stavu nebo nezabírá konzervativní léčba. \cite{DK}
GCS (Glasgow Coma Scale) je stupnice používaná pro určení stavu vědomí a pokud je její hodnota mezi třemi a osmi body, znamená to závažnou poruchu vědomí. Jako další indikační kritérium je ověřován stav zornic - pokud jedna nebo obě zornice nereagují během prvního dne po úrazu. Na snímcích z CT se dále sleduje a za nutně operabilní se pokládá nález hyperintenzivní léze nad prahový objem, příliš velký posun střední čáry a stlačení nebo ucpání bazálních cisteren a postranních mozkových komor. Dalším kritériem je vysoký perfúzní tlak v mozku, který se nepodařilo snížit ani intenzivní farmakologickou léčbu. Během operace mozku se k primární DK přistoupí pokud vznikne edém, který přesahuje chirurgicky otevřenou duru. \cite{indikace}

I přes to, že nebylo nutné provést DK během prvních 24 hodin, je nutné sledovat vývoj pacientova stavu a jeho reakce na medikaci. Sekundární DK musí být provedena pokud se pacient na bodové stupnici GSC přesunul do kategorie závažné poruchy vědomí, zhoršil se nález na kontrolním CT, ustaly reakce zornice, na CT jsou viditelné projevy ischémie mozkové tkáně nebo byly zaznamenány negativní změny intrakraniálního nebo mozkového perfúzního tlaku. \cite{DK, komplikace}

Lékaři rozhodují na základě více indikačních kritérií, pouze v případě sledování pooperačního stavu je k DK přistoupeno i základě jednoho kritéria. \cite{DK}

\subsection{Kranioplastika} \label{Kranioplastika}
Nejčastěji prováděnou operací po dekompresivní kraniektomii je kranioplastika, která spočívá ve vyplnění chybějící části lebky implantátem (obrázek \ref{fig:kranioplastika}). Může se jednat o implantát autologní (původní vyjmutá kost) nebo umělý. Plastika obnoví kompletní mechanickou ochranu mozku, také má velký význam pro psychiku pacienta. Vhodný čas pro rekonstrukci klenby lební je  u každého pacienta individuální a záleží na několika faktorech. Obecně se lékaři snaží provést rekonstrukci klenby lebeční v~co~nejkratší době, ale pacient musí mít zahojenou ránu po první operaci, aby nedošlo k jejímu poškození, a velice důležitý je jeho aktuální zdravotní stav. Provedení kranioplastiky je podmíněno kontrolou stavu mozkové tkáně na CT snímcích, ale také pacient nesmí mít žádné další vážné zdravotní komplikace (i jiného než neurologického původu), které by představovaly příliš velké riziko fatálních následků. Plastika se obvykle provádí v období do 1,5 roku od DK (průměrně 5 měsíců). V~některých případech se na odstranění faktorů bránících implantaci čeká i několik let nebo je implantace vyloučená zcela, tehdy je mechanická ochrana zajištěna speciální helmou. \cite{DK, cranioplasty2017} 

\begin{figure} [ht]
  \centering
  \includegraphics[width=10cm]{obrazky/kranioplastika.PNG}
  \caption[Kranioplastika s umělým implantátem.]{Na obrázku je vizualizace kranioplastiky s využitím umělého implantátu.~\cite{obrazek_animace}} 
  \label{fig:kranioplastika}
\end{figure}

\subsubsection[Syndrom propadlé kůže]{Syndrom propadlé kůže}
Syndrom propadlé kůže je popisován zvláště u pacientů, kterým byla provedena implantace kosti nebo náhrady déle než 3 měsíce po DK. Jak je vidět na obrázku \ref{fig:syndrom}, jedná se o vklenutí kůže, kdy je působením tlaku okolního vzduchu tlačeno na~mozkovou tkáň. Tento jev může způsobit problémy s koordinací pohybů, změny ve~vnímání, pískání v uších, poruchy centra řeči, lehkou formu ochrnutí poloviny těla a problémy s pamětí. Důsledky syndromu propadlé kůže jsou téměř vždy odstraněny kranioplastikou, u malého procenta pacientů se již implantací lebečního krytu symptomy neodstraní. \cite{DK, komplikace}

\begin{figure} [ht]
  \centering
  \includegraphics[width=10cm]{obrazky/syndrom.png}
  \caption[Syndrom propadlé kůže.]{Příklady syndromu propadlé kůže, vlevo při pohledu ze předu na jednostrannou DK a vpravo při pohledu z boku na bifrontální DK. \cite{obrazek_syndrom1, 3D_printimplant}}
  
  \label{fig:syndrom}
\end{figure}

\subsubsection[Druhy implantátů]{Druhy implantátů}
Nejlevnější varianta kranioplastiky je za použití autologního implantátu - vlastní kostní ploténky. Jak už bylo zmíněno v části \ref{Postup operace}, deponovaná ploténka může být umístěna ve tkáňové bance nebo zašita do pacientova podkoží břicha. Před reimplantací někteří lékaři navrtají do kosti ještě několik dírek, čímž provedou opatření proti vzniku epidurálního hematomu. \cite{DK, komplikace, autologni}
Reimplantovaná kost se připevňuje pomocí drážek a šroubů nebo pomocí kostních švů, pokud dojde v pooperačním období k narušení fixace, je nutná revize. Mezi nejčastější pooperační komplikace patří infekce a osteoresorpce kostní ploténky, kdy může dojít až k nutnosti výměny za neautologní implantát. Dalším z důvodů reoperace a výměny za vyrobený implantát bývá estetika, kdy umělý implantát vykazuje v některých případech pro pacienta uspokojivější a přirozenější vzhled. \cite{komplikace, autologni}

Pokud je autologní implantát poškozený nebo byl označený za nevhodný pro~reimplantaci, je pacientovi implantován umělý. Pro bojové podmínky jsou v článku \cite{kraniopl_model} popisovány postupy vytvoření náhrady podle modelu hlavy, který byl využíván pro nastavení stereotaktické navigace, s minimální individuální úpravou, ale mimo tyto ztížené podmínky a omezené možnosti je už běžnou praxí pacientovi za pomocí CT zařízení, 3D tiskárny a vyspělých softwarů vytvořit implantát přímo na míru. Díky takovému implantátu je dosaženo výborné estetické úrovně a může být výrazně zkrácena doba provedení kranioplastické operace. Individuální model se vždy vytváří na základě snímků z CT, na 3D tiskárně se vytiskne část modelu a použije se jako~odlévací forma pro implantát nebo dojde k tisku implantátu přímo. \cite{cranioplasty_3Dtisk, 3D_printimplant} 

Pomocí 3D tiskáren se, díky rozšíření tisku i jinými než plastovými materiály, dá vyrobit například titanový implantát (obrázek \ref{fig:titan}). \cite{titanium_implant}

\begin{figure} [ht]
  \centering
  \includegraphics[width=7cm]{obrazky/impl_titanium.png}
  \caption[Implantát z titanové mřížky.]{Ukázka implantátu z titanové mřížky. \cite{obrazek_titanmesh}} 
  \label{fig:titan}
  
\end{figure}

Další možností je implantát z polyethylenu nebo polyetherketonových vláken (PEEK materiál), který je vidět na obrázku \ref{fig:hydr_peek}. Ve své době způsobil přelom biokeramický hydroxiapaptit (obrázek \ref{fig:hydr_peek}), který je svým složením blízký skutečné kosti a bylo prokázáno, že iniciuje tvorbu nových kostních buněk.   \cite{materialy, PEEK, hydroxyapatit}

Každý z materiálů má své výhody a nevýhody a výběr musí být přizpůsoben potřebám pacienta. Jsou zaznamenány případy, kdy pacientův organismus implantát nepřijal a musela být zvolena jiná forma náhrady. \cite{materialy, komplikace}

\begin{figure} [ht]
  \centering
  \includegraphics[width=11cm]{obrazky/impl_hydroxyapatit.PNG}
  \caption[Implantát z PEEk vlákna a hydroxyapatitu.]{Ukázky implantátů vyrobených z PEEK vláken (vlevo) a hydroxyapatitu (vpravo). \cite{obrazek_peek, obrazek_implantat_hydroxyap}} 
  \label{fig:hydr_peek}
  
\end{figure}

\chapter{Segmentace} \label{Segmentace}
Segmentace obrazu se řadí k technikám analýzy obrazu a jejím výsledkem je tedy popis původního obrazu. Jedná se o úplné rozdělení na podoblasti podle obsahového kontextu, kdy se jednotlivé segmenty nepřekrývají. Při segmentaci do dvou kategorií (objekt a pozadí) se používá označení binární segmentace, pro vyšší stupeň členění se jedná o víceúrovňové segmentování. Pro provedení existuje velké množství technik, zařazených do několika skupin. \cite{JJ_book}

\section{Klasické segmentační přístupy} \label{Klasické segmentační přístupy}
První oblastí je segmentace podle homogenity oblastí vzhledem ke skalárnímu nebo vektorovému parametru. Na základě skalárního parametru se provádí prahování, jsou zde zařazeny všechny jeho formy - prosté, dvojité, adaptivní i poloprahování. Vektorový parametr je posuzován za pomoci 2D sdruženého histogramu (dvousložkový parametr), vícesložkového parametru nebo adaptivního prahování na základě vícerozměrných histogramů. \cite{JJ_book, spanel_segmentace}

Další ze segmentačních přístupů je regionově orientovaný. Prvním z typických zástupců této kategorie je narůstání oblastí, jedná se o metodu, kdy je určena pozice semínka (\textit{seed}), ze kterého se na základě rozhodovacích kritérií vyvine segmentovaná oblast. Podle podobnosti oblastí se provádí segmentace metodou slučování, kdy je obraz nejprve rozdělen na elementární oblasti a na základě statického nebo dynamického kritéria jsou sousední oblasti spojované do větších celků. Posledním zástupcem regionově orientovaných metod je dělení a spojování oblastí. V první fázi se podle kritérií každá nehomogenní oblast musí rozdělit na menší, v bodě, kdy jsou všechny podoblasti homogenní začíná druhá fáze, ve které se spojí všechny sousední podobné kvadranty. \cite{JJ_book}

Segmentace založená na hledání hran je nejjednodušeji provedena vytvořením hrubé hranové reprezentace a její následnou úpravou (odstranění falešných, propojování a ztenčování hran). K vytvoření hrubé hranové reprezentace je možné použít například směrových masek, masky Laplaciánu s detektory průchodu nulou, Cannyho detektor atd. Další z metod hledání hranic objektů je Houghova transformace, kdy se hledá křivka o předem známém tvaru, využívá se při tom parametrického prostoru. Obtížnost metody je závislá na tvaru zvolené křivky, čím více má její rovnice parametrů, tím bude složitější. Hledání hranic sledováním hran se zaměřuje na sledování čtyřokolí nebo osmiokolí počátečního, zvoleného bodu. V prohledávaném okolí musí daný pixel splňovat kritérium podobnosti,aby byl označen za hraniční. \cite{JJ_book, spanel_segmentace}

Na pomezí hranově a regionově orientovaných přístupů je metoda rozvodí (\textit{watershed}). Výsledky segmentace jsou ovlivněny vhodnou volbou parametrického obrazu. Hranice segmentů (rozvodí) tvoří v parametrickém obraze vrcholy reliéfu. \cite{JJ_book, spanel_segmentace}

Metody pružných a aktivních kontur řadíme k optimalizačním přístupům. Při použití aktivních kontur musíme předem znát tvar požadovaného útvaru, vytvořit průměrnou konturu a pomocí metody hlavních komponent (PCA) je zkoumána její  odlišnost od konkrétních kontur. Pružné kontury jsou buď parametrické nebo geometrické. Parametrické pružné kontury mají na začátku nastavený určitý tvar křivky, který se podle působení vnějších a vnitřních sil mění, hranice objektu je stanovena po tom, co nastane rovnováha sil. U geometrických kontur je jejich definice dána vrstevnicemi implicitně zadané funkce (\textit{level-set metoda}), jedna křivka může být v~průběhu optimalizace rozdělena na části, které se následně mohou zase spojit. Vývoj kontur je dán výpočtem parciální diferenciální rovnice. \cite{JJ_book} 


\section{Využití strojového učení pro segmentaci} \label{Využití strojového učení pro segmentaci}
Odlišným přístup k segmentaci je s využitím strojového učení. Všechny předchozí metody zahrnovaly předem stanovená pravidla nebo principy, na základě kterých byl ze vstupních dat vytvořen segmentovaný obraz. Strojové učení naopak pravidla vytváří podle konkrétního problému na základě dat na vstupu a většinou i~na~předložených požadovaných výstupů segmentace. \cite{spanel_segmentace, kniha_deeplearningwithpython}

Podle způsobu trénování se rozlišuje učení s učitelem (\textit{supervised learning}), bez učitele (\textit{unsupervised learning}), samořízené (\textit{self-supervised learning}) a posilované (\textit{reinforcement learning}). Nejběžnější je učení s učitelem, kdy se modelu při trénování předkládají data a jejich požadovaný výstup (anotace provedená nejčastěji odborníkem v dané oblasti), časté využití nachází pro segmentaci, detekci a další aplikace. Specifickým případem a zároveň dalším způsobem trénování je samořízené učení, kdy anotaci neprovádí člověk, ale dojde k jejímu generování pomocí heuristického algoritmu. Učení bez učitele dopředu nezná správné výstupy, jedná se o~samoorganizaci charakteristik dat na vstupu. Využívá se nejčastěji pro redukci dimenzionality nebo shlukování. Posledním ze zmíněných způsobů je posilované učení, které je založeno na postupném získávání informací a zlepšování se na základě zpětné odezvy. Základní jednotkou je zde agent, který se snaží maximalizovat odměnu za~správně provedenou interakci s prostředím. \cite{bishop_kniha,kniha_deeplearningwithpython}

Učení pouze jedné či dvou vrstev reprezentací dat se nazývá mělké učení (\textit{shallow learning}), více vrstev, nejčastěji desítky až stovky, využívá hluboké učení (\textit{deep learning}). \cite{kniha_deeplearningwithpython}

\subsection{Hluboké učení} \label{Hluboké učení}
Velkým a významným odvětvím strojového učení je hluboké učení, které se zabývá postupnou reprezentací dat po hierarchicky uspořádaných vrstvách. Jde o zcela automatickou extrakci příznaků, postupně od nejvíc obecných až po nejdetailnější. Tento způsob získávání příznaků se osvědčil jako efektivnější pro stroj v porovnání s~tím, do kterého zasahoval člověk. Počet vrstev modelu se označuje jako hloubka. V~tomto odvětví se pro modely s velkým množstvím vrstev využívají neuronové sítě. V procesu učení se hledají parametry vrstev - váhy, které transformují vstupní data na reprezentaci odpovídající požadovanému cíli. Učení probíhá v několika epochách, což je označení pro stav, kdy model sítě prošel všechny trénovací data. Po každé dokončené epoše (běhu) nebo jejich sérii se provádí vyhodnocení, jak dobře model data umí mapovat v porovnáním s referencí, pomocí ztrátové funkce (\textit{loss function}). Ztrátové skóre (\textit{loss score}) je jako výstup ztrátové funkce optimalizátorem, zahrnujícím algoritmus zpětného šíření  (\textit{backpropagation algorithm}), převedeno na informaci o úpravě jednotlivých vah tak, aby došlo ke snížení skóre v další iteraci či epoše. Iterativně tato optimalizace probíhá do splnění ukončujících podmínek (stanovený počet iterací nebo minimální hodnota skóre).


\section{Konvoluční neuronové sítě} \label{Konvoluční neuronové sítě}
Konvoluční neuronové sítě (CNN) jsou dnes nejvyužívanější skupinou neuronových sítí pro zpracování a analýzu obrazů. V mnohých aspektech se CNN podobají klasickým neuronovým sítím, mají ale odlišnou strukturu vzájemného propojování vrstev, přičemž některé z nich jsou pro CNN specifické a v architektuře klasických sítí se nevyskytují. Díky vzniku konvolučních neuronových sítí mohlo dojít k řešení složitějších problémů. Na rozdíl od klasické dopředné architektury, kdy byl každý prvek vrstvy spojen se všemi prvky v předchozí, jsou u CNN propojení s předchozí vrstvou jen v lokální oblasti o stanovené velikosti. Tato odlišnost zásadním způsobem ovlivňuje počet vah (trénovatelných parametrů) a složitost problému. Váhy konvolučních neuronových sítí jsou navíc vzájemně sdílené a uložené v tzv. jádru (\textit{kernel}).

Základními strukturními prvky všech neuronových sítí jsou umělé neurony, které jsou uspořádané do vrstev, mezi kterými jsou daným způsobem vytvořeny spoje. Konkrétně u CNN je neuron spojen s několika neurony předchozí vrstvy. 
Nejznámější model umělého neuronu se nazývá perceptron, obsahuje vedení vstupních hodnot, které jsou násobeny příslušnými vahami, následně dojde v~těle perceptronu k~odečtení prahu a~k~sumaci modifikovaných vstupních dat. Na výstup je dána odezva perceptronu na aktivační funkci (charakteristiku neuronu), která se značí \textit{$f(\alpha)$}, kde \textit{$\alpha$} je aktivace neuronu. 
Existuje velké množství druhů aktivačních funkcí, nejjednodušší je skoková funkce (Heavisideova funkce nebo signum), dále se používá například sigmoida nebo lineární funkce. Pro konvoluční neuronové sítě se ale nejčastěji volí některá modifikace funkce Rectified Linear Unit (ReLU). Pro základní variantu ReLU platí, že hodnoty \textit{$\alpha$} menší než nula jsou převedeny na nulu a~naopak pro~\textit{$\alpha$} větší je výstup aktivační funkce zachován shodný jako vstup (grafické zobrazení na~obrázku \ref{fig:ReLU}). Modifikace spočívají například v posunu bodu zlomu po x-ové ose nebo v~malém nenulovém průchodu i když hodnota \textit{$\alpha$} nedostačuje prahu pro aktivaci (tzv.~Leaky ReLU). \cite{cnn}

Rovnice základní varianty ReLU má dle \cite{cnn} tvar: 

\begin{equation} \label{eq:ReLU}
f(\alpha)= max(0,\alpha),
\end{equation}
kde $f(\alpha)$ je výstupní hodnota aktivační funkce a $\alpha$ je aktivace.

\begin{figure} [h]
  \centering
  \includegraphics[width=6cm]{obrazky/ReLu.png}
  \caption[Graf funkce ReLU]{Graf funkce ReLU podle rovnice \ref{eq:ReLU}.}
  \label{fig:ReLU}
\end{figure}


\subsection{Architektura} \label{Architektura}
Jak již bylo zmíněno v úvodu kapitoly \ref{Konvoluční neuronové sítě}, CNN obsahují kromě klasických také pro tuto skupinu sítí specifické vrstvy. Mezi specifické se řadí především vrstva konvoluční (\textit{convolutional layer}), dále pak podvzorkovací (\textit{pooling layer}), plně propojená (\textit{fully-connected layer}) a tzv. dropout. 

\subsubsection{Konvoluční vrstva} 
Základní operací této vrstvy je diskrétní konvoluce. Konvoluční vrstva je složená z~množství filtrů (\textit{kernels}), které tvoří základní jednotky architektury CNN. Rozměr filtru v první konvoluční vrstvě odpovídá $h$$\times$$w$$\times$$d$, kde $h$ je výška vstupního obrazu, $w$ jeho  šířka a $d$ odpovídá počtu kanálů obrazu (u barevných se rovná 3, u~šedotónových odpovídá 1). 

Parametr \textit{receptive field} definuje propojení dvou po sobě jdoucích vrstev, kdy se využívá redukce počtu parametrů díky spojení neuronu jen s určitou oblastí v~předchozí vrstvě, nedochází k propojení každého s každým. Redukce parametrů je umožněna díky sdílení parametrů - postavené na předpokladu invariantnosti pozice pro výpočet příznaku. Sdílení parametrů je výhodou i při zpětné úpravě vah, kdy není upravována každá váha zvlášť, ale změny jsou aplikovány na celou skupinu sdružených vah.
Počet konvolučních vrstev uspořádaných za sebou, kdy výstup jedné je vstup pro následující, se označuje jako hloubka neboli \textit{depth}. Neurony zaměřující se na stejnou podoblast vstupních dat se označují jako tzv. \textit{depth column} neboli hloubkový sloupec. 

Krok (\textit{stride}) je dalším důležitým parametrem, který určuje o kolik prvků se během výpočtu konvoluční jádro posouvá, a jeho hodnota je závislá na velikosti konvolučního jádra. Průchod masky přes obraz může být realizován s~nebo bez~překryvu.

V konvolučních blocích dochází k nežádoucímu přechodovému jevu, kdy se výstupy vrstev postupně zmenšují a pro zachování původní výšky a šířky obrazu po~průchodu filtrem je využita kompenzace v podobě doplnění nulami - operace \textit{zero-padding}. Původní obraz je doplněn na okrajích takovým množstvím nul, aby po~průchodu masky filtru zůstaly zachovány nezměněné rozměry.


\subsubsection{Pooling vrstva} \label{Pooling vrstva}
Pooling (podvzorkovací) vrstva se v CNN architektuře umisťuje za vrstvu konvoluční. Díky ní je dosaženo nižší výpočetní náročnosti a redukuje se počet parametrů. Princip je založený na průchodu okna o malé zvolené velikosti, přičemž se volí varianta procházení s překryvem nebo bez překryvu. V aktuálním okně se provede podvzorkování vnitřní reprezentace podle vybrané operace, kterou může být například výběr maxima, minima nebo průměrování. Nejčastěji se vyskytuje tzv. max pooling, využívající hledání maxima v procházejícím okně. Při zvolení operace max, jako na obrázku \ref{fig:pooling_vrstva}, je podvzorkování založené na tom, že se do výstupní matice dostane pouze maximum z prvků aktuálního podokna. \cite{cnn}

\begin{figure} [h]
  \centering
  \includegraphics[width=8cm]{obrazky/pooling_vrstva_2.png}
  \caption[Princip max pooling vrstvy.]{Princip max pooling vrstvy. V části a) je vstupní matice, kde jsou barevně vyznačeny průchody okna s rozměrem 3$\times$3 a krokem 3, tedy bez překryvu. Z~číselných hodnot matice v aktuálním okně se vybere maximum, které se uloží na~odpovídající pozici výstupu. V části b) je zaznamenán výstup max pooling vrstvy pro~jednotlivé pozice okna.}
  \label{fig:pooling_vrstva}
\end{figure}


\subsubsection{Plně propojená vrstva} \label{Plně propojená vrstva}
Plně propojená vrstva (\textit{fully-connected layer}) bývá umístěna u konvolučních neuronových sítí na konci a často se jich vyskytuje více za sebou. Všechny neurony této vrstvy jsou spojeny se všemi v předchozí vrstvě. Konečný výstup sítě se může dále upravit, pro klasifikační úlohy například za využití funkce \textit{softmax}, která pro každou třídu určí pravděpodobnost, s jakou do ní vstupní data patří. Příslušnost k~určité kategorii je v rozmezí od 0 do 1. Vektor výstupních hodnot pro daný vzorek obsahuje příslušnosti k jednotlivých klasifikačním třídám a jeho suma musí být 1. Výpočet lze realizovat podle rovnice \ref{eq:softmax}. \cite{softmax}

\begin{equation} \label{eq:softmax}
f(x)_i = \frac{e^{x_i}}{\sum_{n=1}^N e^{x_n}} , i=1, \dots N,
\end{equation}
kde $x$ je vstupní vektor, $f$(x) výstupní vektor příslušností ke třídám a $N$ je počet klasifikačních kategorií. Pro binární klasifikaci se častěji používá místo softmax sigmoida.


\subsubsection{Dropout vrstva} \label{Dropout vrstva}
Dropout je regularizační metoda, která může ve formě vrstvy CNN předcházet přeučení. Princip je založený na nastavení aktivace některých neuronů hluboké vrstvy na nulu, dochází tedy k deaktivaci některého neuronu. Nenastavuje se počet neaktivních prvků, ale pravděpodobnost, s kterou budou deaktivovány.  Vynechání některých neuronů se děje pouze při trénování, během testování jsou všechny neurony aktivované, váhy jsou násobené, v předchozím kroku použitou, pravděpodobností. Zmíněným postupem tedy v každé epoše získáme jinou architekturu a díky tomu by mělo být dosaženo lepší generalizační schopnosti sítě. \cite{dropout}

\subsection{Trénovací algoritmy} \label{Trénovací algoritmy}
Pro optimalizaci parametrů sítě se využívá některý z trénovacích algoritmů, za pomoci kterého se snažíme minimalizovat hodnoty ztrátových funkcí. Základním algoritmem je stochastický gradientní sestup (SGD), který je vylepšenou verzí metody gradientního sestupu (GD) nevhodné pro objemnější problémy.
SGD upravuje váhy po každé iteraci, tedy po představení každého vzorku. Výhodou je, že se algoritmus nezastaví u falešně optimálního lokálního minima. \cite{kniha_deeplearningwithpython, GD_a_SGD}

Nejpoužívanějším algoritmem je dnes ADAM (\textit{Adaptive moment estimation}), který byl speciálně navržen pro hluboké sítě. Jedná se o kombinaci metod RMSprop a SGD s hybností. Adam využívá adaptivní učící krok, odlišné pro různé parametry. Algoritmus počítá s průměrem gradientu několika vzorků (tzv. mini-batch) a také pracuje s parametrem beta pro postupné zapomínání. \cite{deep_learning_goodfellow}

\subsection{Segmentační architektury} \label{Segmentační architektury}
Velký průlom v oblasti konvolučních neuronových sítí byl zaznamenán díky síti AlexNet navržené skupinou autorů v jejímž čela stál Alex Krizhevsky. Dalším vývojem vznikali složitější a hlubší sítě a mohly být využity pro složitější problémy. Mezi~nejvýznamnější patří VGG-16, ResNet, GoogleNet, MobilNet a další jejich modifikace. \cite{unet_recurrent}
V současnosti je velice populární architektura Segnet a U-Net, které jsou založené na principu enkodéru a dekodéru a existují v mnoha modifikacích. 

\subsubsection{U-Net} \label{u-net}
U-Net byla původně určena pro segmentaci medicínských dat, konkrétně buněk, ale našla široké využití i v jiných oblastech. Na obrázku \ref{fig:unet_architektura} je její základní architektura. Opticky je rozdělena na sestupnou a vzestupnou část a tvoří ji pět úrovní. Každá sestupná (kontraktilní) úroveň je složená ze tří konvolučních vrstev s filtrem velikosti 3$\times$3, následovaných vždy ReLU a nakonec pooling vrstvou provádějící operaci max s oknem 2$\times$2 a krokem 2, díky které dojde k podvzorkování a zmenšení vstupních dat na polovinu. Zároveň dojde k vytvoření kopie mapy příznaků, která je poslána na odpovídající úroveň vzestupné části. Při průchodu do další úrovně je vždy dosaženo zmenšení výšky a šířky příznakové mapy za současného zvětšování její hloubky. Vzestupná (expanzivní) část využívá v přechodech mezi úrovněmi transponovanou konvoluci s filtry o velikosti 2$\times$2, díky které dojde k nadvzorkování (up-sampling). K~převzorkovaným mapám je připojen výřez příznakového pole z odpovídající úrovně sestupné části. Takto rozšířenou mapu dáme na vstup dvou po sobě jdoucích konvolučních vrstev (vždy následovaných ReLU) s maskou 3$\times$3. V poslední úrovni je za druhou ReLU aktivaci zařazena ještě 1$\times$1 konvoluce, před závěrečným určením klasifikační třídy díky tomuto bloku dojde k redukci příznaků. Snížení počtu příznaků je umožněno díky konvolování přes hloubku, kdy je na výstupu získána jejich lineární kombinace. \cite{unet}

\begin{figure} [ht]
  \centering
  \includegraphics[width=14cm]{obrazky/unet.png}
  \caption[Architektura U-Net]{Základní architektura U-Net. Obdélníkové bloky reprezentují mapy příznaků, ty označené bílou barvou jsou zkopírované příznaky, které jsou přeneseny do~vzestupné větve. \cite{unet}}
  \label{fig:unet_architektura}
\end{figure}


\chapter[Předchozí práce]{Předchozí práce}
Segmentací lidské lebky pomocí konvolučních neuronových sítí se zabýval výzkumný tým z Amsterdamu. Autoři Jordi Minnema, Maureen van Eijnatten a kol. ve svém článku \cite{minnema2018ct} pracovali s daty od dvaceti pacientů po kraniektomii a kranioplastice nasnímaných na šesti různých CT systémech. Pro učení s učitelem využili odborníky určené zlaté standardy. Nasnímaná data byla nejprve normalizovaná tak, aby hodnota intenzity voxelu byla v intervalu od nuly do jedné. Následně byly náhodně generovány výseky o velikosti 33x33 pixelů, které byly využity jako vstupní data pro učení. V jejich práci je také popisován problém s výtěžností dat, jen malá část voxelů bude využita pro učení oproti jeho celkovému počtu. 
Pro svůj projekt vybrali konvoluční neuronovou síť navrženou pro segmentaci tumoru v datech z magnetické rezonance a modifikovali ji tak, aby na vstup mohly být dány CT data s označením pouze dvou kategorií -kost a pozadí (oproti původním 5 třídám). Stejnou modifikaci provedli i u výstupního klasifikátoru. Architektura sítě byla založena na 4 blocích po 4 vrstvách, všechny první v každém bloku byly konvoluční se sadou různě velkých jader, po ní následovaly vždy vrstvy aktivační - ReLU. Tímto postupem chtěli zajistit flexibilitu při detekci. Další v pořadí byly vrstvy pro normalizaci a každý blok zakončila pooling vrstva. Vyhodnocení a srovnání výsledků predikce a zlatého standardu probíhalo v klasifikační vrstvě, která byla v architektuře zařazena za čtyři výše popsané bloky.
Pro závěrečné testování byly k dispozici data pouze 2 pacientů, protože pro vytvoření datové sady bylo vybráno schéma {\it leave-2-out}, podle kterého jsou pro tvorbu trénovací sady využity data 18 pacientů a zbylé dva se dají bokem pro pozdější testování. Výstup sítě byl převeden na STL (Standard Triangle Language) model, aby mohl být porovnán se zlatým standardem uloženým v tomto formátu, který popisuje geometrii povrchu 3D objektu . Byla zaznamenána odchylka v rozsahu -5 až +5 mm. Úspěšnost testování byla vypočítaná pomocí koeficientu podobnosti DSC (dice similarity coefficient), který je definován jako podíl dvojnásobku počtu správně pozitivních a součtu falešně negativních, falešně pozitivních a dvojnásobku správně pozitivních pixelů. Průměrná hodnota DSC obou testovacích pacientů byla stanovena na 0,92 se směrodatnou odchylkou 0,04.


Využitím konvolučních neuronových sítí, konkrétně U-Net, pro segmentaci biomedicínských obrazů se zabývali v publikaci \cite{unet} autoři Olaf Ronneberger a kol., kteří v rámci soutěže ISBI síť aplikovali pro segmentaci struktur na snímcích z mikroskopu. Síť pracuje vždy s lokálním regionem (patch) nikoliv s celým snímkem naráz. Jednou z modifikací autorů je v podvzorkovací části velké množství příznakových kanálů předávajících informace vrstvám s vyšším rozlišením. Architektura sítě byla rozdělena na redukční a expanzivní část. Redukční oblast se skládala z opakujících se bloků 3x3 konvoluce (unpadded konvoluce), za kterou následovala ReLU vrstva a 2x2 max pooling operací pro dosažení podvzorkování. V každém podvzorkovacím kroce dochází ke zdvojnásobení počtu příznakových vedení, poté v expanzivní oblasti převzorkování příznakové mapy a 2x2 konvoluce (up-convolution), po které následuje konkatenace s korespondující příznakovou mapou z redukční části, 3x3 konvoluce a ReLU vrstvy. Celkem měla síť 23 konvolučních vrstev a nebyly použity žádné plně propojené vrstvy. Augmentací bylo docíleno robustnosti vůči transformacím posunu a rotace, deformacím tvaru a změnám jasových hodnot. Síť byla vyzkoušena na různé problémy s odlišným původem dat. Nejprve síť využili při segmentaci struktur v snímcích z elektronového mikroskopu a výsledek popsali metrikou \textit{warping error} (která toleruje nesouhlasné hraniční oblasti objektu) s hodnotou 0,00035. Dále byla síť využita pro segmentaci snímků ze světelného mikroskopu na dvou různých datasetech. První dataset obsahoval snímky glioblastom-astrocytomu U373 buněk na polyakrylimidovém substrátu. Snímky byly pořízeny za použití mikroskopování s fázovým kontrastem a pro trénovací sadu stačilo 35 obrazů. Úspěšnost byla stanovena pomocí metriky IOU (\textit{intersection over union}) na 92\%. IOU se vypočítá jako podíl průniku a sjednocení oblastí označených ručně a určených segmentací. Druhý dataset obsahoval 20 snímků s HeLa buňkami nasnímanými pomocí diferenciálního interferenčního kontrastu, po zhodnocení byla hodnota IOU 77,5 \%.

V článku \cite{unet_recurrent} skupina autorů v čele s Md Zahangirem Alomem popisuje dvě modifikace neuronové sítě (označené jako RU-Net a R2U-Net) založenou na spojení sítě U-Net a rekurentní reziduální konvoluční neuronové síti. Architektura nazvaná RU-Net využívá, místo klasických, rekurentní konvoluční vrstvy a to v kódující i~dekódující části sítě. R2U-Net architektura se liší pouze v reziduálním zapojení, jinak také obsahuje rekurentní konvoluční vrstvy. Využití je demonstrováno na třech různých segmentačních problémech - cévní řečiště v sítnici oka, rakovina kůže a nádory plic. Datová sada pro segmentaci cévního řečiště sítnice obsahovala 20 snímků a~trénovací set byl vytvořen pomocí náhodného generování výseků (patches) snímků. U~segmentace nádorů kůže resp. plic bylo k dispozici 2000 resp. 534 snímků, které byly v rámci předzpracování podvzorkovány. Pro vytvoření učící sady bylo opět využito augmentačních technik. Úspěšnost segmentace autoři vyhodnotili pomocí více metrik, např. senzitivity (SE), kterou vyčíslili jako podíl správně vyhodnocených a součtu správně a špatně vyhodnocených pixelů. Cévní řečiště sítnice segmentovala síť RU-Net s SE rovným 0,78 a u R2U-Net 0,79. Dále autoři pro segmentaci nádorového onemocnění kůže uvádí výsledky pouze pro R2U-Net s průměrnou hodnotou SE 0,95. Nádory plic síť RU-Net segmentovala se senzitivitou 0,97 a R2U-Net s výsledkem 0,98. Výsledky dokázali, že jimi modifikované architektury mají vyšší úspěšnost ve srovnáním s klasickou U-Net a to pro všechny vyzkoušené aplikace.

Další modifikaci populární sítě představili v publikaci \cite{unet++} autoři Zhou, Siddiquee, Tajbakhsh a Liang jako UNet++. Tuto síť srovnávali s původní architekturou hned v několika segmentačních problémech, kterými byly segmentace: hrudníku v CT snímcích pořízených s nízkou dávkou záření, buněčného jádra v mikroskopických snímcích, játra v CT datech a polypy v kolonoskopickém videu. Architektura UNet++ má mezi enkodérem a dekodérem sérii vnořených konvolučních bloků, jedná se tedy o rozdělení na dvě subsítě, jejichž spojení má přepracované cesty oproti klasické U-Net. Příznakové mapy jsou v klasické architektuře poslány z enkódovací části přímo do dekódovací, u UNet++ ještě prochází hustě propletenou sítí konvolučních bloků, kde počet konvolučních vrstev závisí na úrovni v pyramidovém uspořádání sítě. Autoři ve své implementaci testovali vliv zařazení techniky deep supervision (DS), díky které můžou buď použít přesný režim, kdy se výstupní hodnota získá průměrováním výstupů jednotlivých větví, nebo mohou zvolit rychlý režim, kdy se bere v potaz pouze jedna výstupní hodnota, čímž se sníží výpočetní náročnost a rychlost. V uvedených výsledcích je u všech experimentů patrný lepší výsledek Unet++ oproti klasické architektuře. Největší rozdíl byl zaznamenán u segmentace jater, kdy procentuální rozdíl IoU metriky mezi klasickou a modifikovanou alternativou byl 6,3\%. Nejvyšší průměrné hodnoty IoU ze všech experimentů bylo dosaženo u segmentace buněčných jader s výsledkem 92,6\%.

Využití 3D varianty sítě U-Net (3D U-Net) byla v literatuře popsána například pro segmentaci mozkových arterií na angiografických CT (CTA) a MR (MRA) snímcích v článku \cite{3Dunet}. Autoři zde natrénovali model bez předchozí anotace dat.  Učení probíhalo ve dvou fázích, výsledkem první byly na snímcích z angiografické MR označené vaskularizace, dále muselo být provedeno lícování s CT snímky pomocí rigidních transformací. Po registraci snímků mohla být zmenšena oblast zájmu - na~základě anatomických znalostí byly zkoumány velikosti propojených oblastí a~hodnota HU, dále byly odečteny kostní struktury. Data pro trénování byla generována z~takto předzpracovaných oblastí tak, že se náhodně vybíraly 3D výseky, přičemž jejich velikost u vstupních obrazů byla 64x64x64 a u výstupních predikovaných výseků 24x24x24. Vyhodnocení autoři prováděli výpočtem překrytí objemu vaskularizace na CTA i MRA snímcích, dále srovnávali relativní rozdíl objemů a~další parametry. Výsledná segmentace na CTA snímcích měla obecně větší objem, zahrnovala i~segmentaci některých menších nevýrazných cév, které byly v první fázi opomenuty. Tímto přístupem došlo celkově k zpřesnění výsledků. 