CHMELA, R. Predikce odpovědi na radioterapii u karcinomu rekta pomocí MR [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2023.
Předložená práce studenta Radka Chmely se zabývá predikcí odpovědi na radioterapii u karcinomu rekta pomocí MR. Jedná se o doplněnou verzi dříve neobhájené práce. V rámci teoretické části je provedena rešerše onkologických onemocnění rekta včetně možností diagnostiky i léčby. Stěžejní částí jsou metody obrazové detekce tumorů ve snímcích MR. Dále jsou popsány predikční a klasifikační modely. V rámci praktické části je na dostupném datovém souboru provedena segmentace tumorů v axiálních řezech s využitím metod hlubokého učení, konkrétně založeného na architektuře 2D U-NET. Segmentaci hodnotím jako zdařilou především v kontextu omezeného datového souboru. V další práci je provedena příznaková analýza takto segmentovaných oblastí s následnou klasifikací do dvou zjednodušených tříd pro hodnocení radioterapie. V rozšířené verzi je kapitola týkající se predikce významně doplněna. V rámci testování samotné klasifikace byly použity další metody strojového učení a srovnány s již prezentovanými přístupy. Pro jednotlivé příznaky je také vyhodnocena jejich vhodnost na základě metody PCA a je vizualizováno rozložení jejich hodnot. Celkově hodnotím provedené řešení za ukázku dobré inženýrské práce. Diskuze a závěry stanovené studentem jsou v pořádku. Aktivita studenta byla během celého semestru vysoká, nicméně v důsledku prodlení na straně externího pracoviště byl pouze omezený čas na práci s daty. Práce cituje relevantní množství literárních položek. Po formální stránce nemám větších výhrad. Práci v této rozšířené podobě doporučuji k obhajobě a výsledné hodnocení navrhuji dobře (C – 75 bodů).
Diplomová práce Radka Chmely se zabývá predikcí odpovědi na radioterapii u karcinomu rekta pomocí MR, kdy je práce rozdělena do čtyř kapitol na 55 stranách od úvodu po závěr. Jedná se o dopracovanou verzi dříve neúspěšně obhájené práce. Teoretická část práce poskytuje čtenáři dostačující vhled do problematiky, je napsána až na výjimky čtivou formou a po odborné stránce odpovídá úrovni magisterského studia. Pouze u kapitoly 2.3 bych ocenil místo mnohdy velmi složitého slovního popisu algoritmů grafickou ukázku či matematický vzorec. V praktické části student pracuje s databází 63 pacientů se stanoveným TRG (Tumor regression rate) a s dostupnou lékařem vytvořenou anotací nádorů. V kapitole 3.1 mi není úplně jasné, jak vznikly trénovací datasety s pozitivní a negativní odezvou, a není mi jasné, jakým způsobem byla data rozdělena na trénovací a testovací dataset. V první části student natrénoval 2D U-Net se standardní architekturou pro segmentaci nádorů. Dosažené výsledky segmentace vizualizuje a diskutuje. Tuto část práce považuji za zdařilou. Oproti minulé verzi práce jsou kapitoly o predikci účinnosti radioterapie dopracovány a je provedena detailnější analýza extrahovaných příznaků a výsledků. Pro predikci využil student DWI echo-planární data z MRI a získané segmentační masky nádorů. Z vybraných extrahovaných příznaků student složil příznakovou mapu, která sloužila jako vstup do predikčních modelů. Ukázka příznakové mapy je na Obr. 3.5, kdy mě ovšem zaráží, že až na jeden příznak jsou všechny hodnoty příznaků nulové. Student zmiňuje, že byla provedena normalizace dat, ale v textu není popsáno, jakým způsobem. V další části práce student natrénoval pro predikci metody LDA, SVM, Random forest a neuronové sítě. Dosažené výsledky dostatečně diskutuje. Po formální stránce mám k práci ovšem některé výhrady, které nebyly od minulé verze práce opraveny. V práci se vyskytuje množství překlepů. Stále mi chybí detailnější popis u některých obrázků, kdy navíc u Obr. 1.7 je citace na článek z [19], ale ve skutečnosti je obrázek z článku [22]. Navíc postrádám u většiny obrázků odkaz v textu. Některé obrázky jako například Obr. 1.1 jsou nekvalitní, kdy popisky v obrázku jsou každý jiným fontem a obrázek je špatně oříznut. Obrázky s krabicovými grafy jsou špatně čitelné. Práce cituje 46 položek literatury převážně odborných publikací, což považuji za dostačující, ale jedna položka [16] není v textu zmíněna. Po odborné i formální stránce považuji práci za průměrnou, jelikož se v ní stále vyskytuje množství neodborných a chybných termínů a některé věty jsou psány neodborným jazykem. Přes všechny výše zmíněné nedostatky považuji zadání za splněné v celém rozsahu a splňující požadavky na diplomovou práci. Proto ji hodnotím stupněm D/65 bodů.
eVSKP id 153835