CHOVANEC, J. Multiparametrická segmentace MR obrazů [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2014.
Jedná se o práci, kterou měl student zadanou již v loňském roce. Přestože student znal zadání již od loňského února, začal na práci pracovat až v druhé polovině letošního března. Z tohoto důvodu hodnotím aktivitu studenta během řešení jako nedostatečnou. Nedostatečná aktivita byla také důvodem, proč student nestihl zcela splnit zadání. Zcela zde chybí část pro automatickou identifikaci jednotlivých tkání. Formálně je práce na průměrné úrovni. Porovnání jednotlivých metod je vypracováno přehledně, ovšem i zde není jasné, zda se student snažil o různá nastavení parametrů u metody Level set. Práci doporučuji k obhajobě s hodnocením 58 bodů a známkou E.
Student se měl seznámit se segmentačními metodami užívanými v analýze obrazů MRI, které měl implementovat a dále měl navrhnout a realizovat algoritmy, které by rozpoznané tkáně byly schopny identifikovat. První část zadání se dá označit za splněnou, ikdyž zvolené řešení není zrovna optimální. Druhá část zadání však v práci naprosto chybí a to jak zhodnocení algoritmů, tak jejich implementace. V první části se student zaměřil na dva algoritmy. Prvním je algoritmus k-means. Tento algoritmus je implementován již v prostředí matlab a z části zabývající se jeho implementováním není vůbec jasné jak ho rozšířil, tak aby ho bylo možné použít na multiparametrickou segmentaci. Jako ostrý kontrast k K-means použil metodu Level-set funkce. Tato metoda patří do skupiny Aktivních kontůr a patří k pokročilím metodam, zatímco K-Means patří do klastrovacích metod a je považována za jednu ze základních. Autor píše, že dané metody byly zvoleny s ohledem k vstupním datům, ale už neupřesňuje co konkrétního v datech ho k volbě vedlo. Navíc v závěru se student zmiňuje o T1C datech, jejichž vlastnosti nejsou nikde blíže popsány. Jako kladné mohu posoudit pouze docela pěkně zpracované porovnání zvolených metod, kde však chybí na jakých konkrétních datech bylo K-means pro různé metriky použito. Pro nesplnění části zadání hodnotím práci 59b a známkou E.
eVSKP id 70018