NOVOSADOVÁ, M. Automatická segmentace zájmových oblastí lidského obratle [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2012.
Cílem bakalářské práce studentky Novosadové bylo implementovat algoritmy pro spolehlivé automatické rozdělení bederních, hrudních a krčních obratlů na zájmové oblasti, tj. na tělo a zadní segmenty. Jak vyplývá z teoretické části práce, potřeba rozdělení jednotlivých obratlů na tělo a zadní segmenty může pomoci v procesu detekce a klasifikace osteoblastických a osteolytických změn na páteři. Pro vlastní řešení tohoto úkolu studentka zvolila přístup založený na registraci jednotlivých obratlů a příslušného modelu. Jednotlivé modely byly vytvořeny jako průniky určitého počtu rigidně zarovnaných korespondujících si obratlů od různých subjektů. Tyto modely studentka manuálně rozdělila na požadované oblasti, následně rigidně a flexibilně zarovnala na originální obrazy a tímto zjistila hranici rozdělení. Hodnocení výsledků bylo provedeno vizuální i numerické. Dosažené výsledky rozdělení jednotlivých obratlů lze hodnotit jako velmi dobré. Pokud však v práci není zmíněno, že pro vytvoření modelů byly použity konzistentní obrazy obratlů zdravých subjektů v přibližně stejném věku, není u tohoto přístupu vytvoření modelu zaručeno zachování typického tvaru jednotlivých obratlů. Tyto apriorní podmínky by měly být uvedeny v kapitole 5.3 a dále diskutovány v kapitole 7. V diskuzi bych rovněž očekával rozbor vhodnosti zvoleného přístupu pro automatické rozdělení obratlů, nikoliv popis výsledků. Praktické cíle bakalářské práce však byly splněny a teoretická část je zpracována velmi dobře. Aktivitu během řešení, seznámení se s tématem, praktické využití dostupného software a literatury i formální zpracování práce hodnotím jako velmi dobré.
M. Novosadová ve své bakalářské práci předně prezentuje jednak poznatky, získané literární rešerší jak v medicínské oblasti, tak v oblasti technické. Předložený text přesvědčuje o značném rozsahu prostudované literatury zejména v medicínské oblasti (kap.2 a 3). Technická rešerše v kap. 4 se omezuje na otázky související s 3D lícováním obrazových dat, a popisuje jednotlivé komponenty tvořící tuto oblast. Popis je poněkud nesystematický (např. splývají pojmy registrace jako cíl a jako proces, složky procesu jsou nazývány parametry apod.) a některé souvislosti ve výkladu chybějí, ale v zásadě je popis správný. Upozornil bych jen na méně podstatné nepřesnosti, např. v rov. (4.8) by mělo být upozorněno na to, že vektor r je jiný, než v předcházejících vztazích (zde v homogenní verzi), tvrzení v kap. 4.3.2 že bilineární interpolace je druhou mocninou funkce nejbližšího souseda je nesprávné (jde asi o záměnu s charakterizací ve frekvenční oblasti), rovnice (4.13) je neúplně popsána, v dalším, kritériem zarovnání zřejmě není "vlastní informace" apod. V technické kompilační části mi chybí aspoň zmínka o segmentaci, je-li tato námětem práce. Vlastní práce studentky je shrnuta v kapitolách 5 a 6, kde se nejprve popisuje - bohužel bez dobře srozumitelného úvodu, který by charakterizoval základní koncepci - postup algoritmického a programového řešení. Teprve opakovaným čtením lze začlenit pojmy jako model a jeho segmentace do srozumitelného kontextu; lepší strukturovanost textu a důraz na principy vlastního postupu by byly přínosem. Za významný nedostatek považuji, že podstatný algoritmus, jimž se segmentuje model (kap. 5.3.4), což je základem další práce, není vůbec popsán (je zde pouze odkaz na skript zřejmě na CD). Nicméně postup se jeví jako v zásadě možný a správný (s některými možnými výhradami, pokud jde o výstižnost binárních modelů) a vede zřejmě v zásadě k použitelným výsledkům, jak ukazuje podrobné hodnocení výsledků v kap. 6. Po formální stránce je práce na průměrné úrovni a určité terminologické, strukturní a typografické nedostatky lze přičíst malé zkušenosti s tímto druhem výstupu. Celkově lze práci hodnotit tak, že splnila v celém rozsahu zadání; studentka se seznámila se souvisejícími medicínskými i technickými oblastmi a prokázala schopnost vlastního přístupu ke konkrétnímu netriviálnímu problému. Práci hodnotím stupněm velmi dobře (80 bodů).
eVSKP id 51802