ŠŤASTNÝ, P. Segmentace cévního řečiště na snímcích sítnice [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2014.
Student se ve své práci zabýval segmentací cévního řečiště na snímcích sítnice. V první fázi řešení práce se věnoval studiu potřebné odborné literatury. Dle zadání provedl literární rešerši z oblasti metod segmentace cévního řečiště ve snímcích sítnice. Následně byla vybrána konkrétní metoda využívající Gaborovy filtry, kterou student implementoval v programovém prostředí MATLAB. Testování úspěšnosti metody bylo provedeno na veřejně dostupné databázi obsahující snímky sítnice jak zdravých, tak nemocných pacientů. Dle tohoto kvantitativního hodnocení se zdá, že navržená metoda dosahuje velmi dobrých výsledků. Student provedl i srovnání s metodou přizpůsobené filtrace, dříve implementovanou na ÚBMI. Výsledky navržené metody jsou srovnatelné a v některých případech i lepší než u přizpůsobené filtrace. V hodnocení výsledků však postrádám detailnější diskusi silných a slabých stránek vybraného přístupu. Ocenil bych, kdyby práce obsahovala, vedle kvantitativního srovnání, i subjektivní popis, v čem metoda vyniká a v čem naopak selhává. V průběhu řešení práce student docházel na konzultace jen velmi zřídka a pracoval spíše samostatně. O stavu řešení práce jsem tedy nebyl moc informován. Původně bylo zamýšleno využití klasifikátorů pro klasifikaci filtrovaných snímků za účelem vytvoření binární reprezentace. Klasifikaci však student do práce nezahrnul. Prahování filtrovaných odezev bylo provedeno, jak student v práci uvádí, pomocí morfologických operací. Text práce však bližší vysvětlení a popis metody prahování neobsahuje. V práci rovněž postrádám kapitolu, která by se zabývala metodikou návrhu filtrů. Je zřejmé, že bylo potřeba navrhnout filtry pro různé šířky a směry cév. Postup návrhu a nastavení parametrů filtrů však student neuvádí. Závěrem konstatuji, že dle dosažených výsledků bylo zadání práce splněno. Student prokázal schopnost nastudovat si potřebnou problematiku a získané znalosti uplatnit při vytvoření požadovaného technického díla. Nicméně, uvedené nedostatky snižují kvalitu odevzdané práce. Navrhuji proto hodnocení D/68b.
Předložená bakalářská práce se zabývá segmentací cévního řečiště na snímcích z fundus kamery. V úvodní kapitole je popsán princip fundus kamery. Parametry fundus kamery Canon jsou převzaty z obhájené bakalářské práce O. Svobody z roku 2011, viz [3], nikoli z oficiálního webu výrobce, jak bych očekával. Na Obr. 1.3 je optický disk ve skutečnosti vlevo od žluté skvrny, nikoli vpravo, jak je uvedeno v práci. Tato záměna je patrně způsobena přepisem této části z výše uvedené bakalářské práce, viz [3], kde je ale obrázek otočen. Celou tuto kapitolu považuji za přepis kapitoly 2 výše uvedené bakalářské práce včetně odkazů na stejné literární zdroje (kopii této kapitoly přikládám). Tuto část nelze hodnotit jako falzifikát, nicméně tento způsob tvorby textu považuji za zcela nevhodný. V další kapitole je uveden přehled databází retinálních snímků. I zde se studen dopouští několika chyb, např. je chybně uvedena velikost snímků v databázi DRIVE. Stěžejní teoretická kapitola popisuje metody segmentace snímků cévního řečiště. Podkapitola 3.1 popisující metodu založenou na sledování nedává smysl. Na tuto skutečnost byl student upozorněn oponentem i v jeho předchozí neobhájené práci z loňského roku, přesto zůstala celá tato část nezměněna. Rovněž další podkapitola (3.2) vykazuje známky nepochopení principu metod studentem, některé věty vzniklé překladem z anglických textů nedávají smysl. Příkladem může být věta, cituji: "Návrh neutronové sítě se vyznačuje virtuálním šablonovým zvětšením získaným skrz vícestupňovou operaci.", kde student navíc zaměňuje neuron za neutron. Praktická část práce je uvedena popisem segmentační techniky založené na Gaborových filtrech. Tato metoda je uvedena bez jakékoliv vazby na metody uvedené v kapitole 3. Ve vzorcích (4.2) a (4.3) nejsou některé proměnné popsány. Dále zde student uvádí, že filtr je pro lepší představu uveden na obrázku, odkaz na konkrétní obrázek v práci ale chybí. Text podkapitoly 4.2 vůbec neodpovídá názvu konvoluce. Praktická implementace popsaná v kapitole 4.4 působí chaoticky – student zde uvádí, že parametr „lambda“ je vlnová délka, v popisu zdrojového kódu (viz Kapitola 6) je u tohoto parametru uvedena frekvence. Dále je zde napsáno, že nastavením parametru N se volí počet orientací filtru. V odevzdaném kódu je však tato hodnota nastavena napevno na počet orientací 12 a měnit ji nelze. Filtrace je realizována konvolucí v časové oblasti, což je pro velké snímky z databáze HRF velmi časově náročné. V případě použití filtrace ve frekvenční oblasti by se doba výpočtu zkrátila minimálně na desetinu. V odevzdaném zdrojovém kódu (konkrétně funkce prahovani.m) je použito velké množství úprav obrazu pomocí metod matematické morfologie. V textu práce sice je zmínka o úpravě výsledného parametrického obrazu pomocí metod matematické morfologie, teoretický popis této problematiky a diskuze použití jednotlivých operátorů ale chybí. Rovněž zde není diskutována použitá metoda prahování. Závěrečná kapitola se věnuje diskuzi a hodnocení výsledků. Hodnocení je provedeno na základě senzitivity, specificity a přesnosti měření na celé databázi HRF. Zde musím podotknout, že ačkoliv autorova implementace dosahuje poměrně dobrých výsledků, není zde vůbec diskutován vliv nastavení jednotlivých parametrů metody, ať už Gaborových filtrů nebo použitých morfologických operací. Nabízí se tedy otázka, zda použité nastavení je pro tuto metodu skutečně nejlepší. Zadání práce je, byť s výhradami, splněno. Po formální stránce je práce na podprůměrné úrovni. Chybí některé křížové odkazy, např. hned v Úvodu je tučně zvýrazněné upozornění na neexistující odkaz stejně jako v části 4.1. Dále vytýkám nekonzistentnost v označení Gaborových filtrů a nesprávné psaní číslovek. V kapitole 1.1 student odkazuje na Obr. 2.1, ten ale v práci není. Obrázky ve druhé kapitole jsou z neznámého důvodu číslovány jako 0.1, 0.2, 0.3 a 0.4. Rovněž názvy některých podkapitol nejsou vhodně zvoleny – např. u částí 3.2 a 3.3, kdy je název v 7. pádu. Tabulky 5.1, 5.3 a 5.5 mají nesprávně uvedený stejný popisek. Vzhledem k faktu, že práci na podobné téma student neúspěšně obhajoval v loňském roce a zhruba třetina textu je stejná, je škoda, že takto ušetřený čas nebyl využit k důkladnějšímu testování a popisu nastavení zvolené metody. Práci s uvedenými výhradami doporučuji k obhajobě a hodnotím známkou dostatečně (E – 55 bodů).
eVSKP id 73025