KAČNÍKOVÁ, D. Segmentace amyloidních plaků v mozcích transgenních potkanů na základě mikroCT dat [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2020.
Studentka se v diplomové práci zabývala automatickou segmentací amyloidních plaků v mikro CT obrazech mozků potkanů. Všechny body zadání považuji za splněné. Řazení kapitol je logické a dobře navazuje. Po formální i odborné stránce je práce na dobré úrovni. Několik výtek mám k občasným překlepům či nestandardnímu používání symbolů v rovnicích i textu (krát vs. konvoluce, krát vs. x, desetinná čárka vs. tečka). Tabulka 4.1 je neúplná nebo má nesprávně popsanou hlavičku. Studentka v práci využívala relevantní zdroje (včetně zahraničních) a vhodně s nimi pracovala. Studentka v potřebné míře využívala konzultací a prokázala schopnosti samostatné činnosti. Kladně hodnotím, že studentka prováděla přípravu vzorků v laboratoři a také vlastní manuální značení dat. Dosažené výsledky práce považuji za přínosné, avšak pro další rozvoj metody a objektivnější testování by bylo za potřebí většího množství dat. Výstupy práce dosahují úrovně kladené na diplomové práce. Přikládám také hodnocení konzultanta Ing. Jakuba Šalplachty z laboratoří CEITEC VUT: „Studentka se v rámci řešení této práce zapojila do studie zabývající se výzkumem Alzheimerovy choroby, jíž se Laboratoř rentgenové počítačové tomografie ve výzkumném centru CEITEC VUT účastní. Cílem studentčiny diplomové práce konkrétně bylo navrhnout plně automatický segmentační postup, jež by nahradil časově náročnou manuální segmentaci, jež byla doposud využívána. Po celou dobu řešení studentka zodpovědně a aktivně přistupovala ke své práci a velmi kladně také hodnotím její zapojení do týmu naší laboratoře. Celkově tuto spolupráci hodnotím pro naši laboratoř jako přínosnou.“ Celkově práci hodnotím stupněm A (90 bodů).
Diplomantka Diana Kačníková se v diplomové práci zabývala segmentací amyloidních plaků v mikroCT obrazových datech. Práce je logicky rozčleněna do čtyř kapitol a zcela splňuje zadání. Teoretická část je poměrně obsáhlá a diplomantka v ní popisuje témata, která následně v práci využila. Nicméně některé části by bylo vhodné vynechat (např. popis generací CT systémů). V praktické části pak diplomantka implementovala dvě metody popsané v literatuře a dále navrhla a otestovala vlastní metodu. Výsledky jsou řádně a názorně prezentovány a srovnány. K práci mám následující poznámky. Na straně 42 je uvedeno, že manuální segmentace dosahuje největší přesnosti. Toto tvrzení není v řadě případů zcela pravdivé. Zásadní nevýhodou manuální segmentace je obvykle značná závislost výstupů na zkušenosti hodnotitele. S tímto také souvisí i to, že diskuze nebrala tuto skutečnost do úvahy. Podle CT snímků prezentovaných v práci bude manuální segmentace plaků dosti náročná a subjektivní. Následná interpretace výsledků by toto měla zohlednit. Další poznámka se týká hodnot použitých metrik – v tabulce 3.1. jsou hodnoty pro metody náhodného lese všechny stejné. To působí minimálně podezřele, jelikož takového výsledku lze dosáhnout, jen pokud bude hodnota „falešně negativní“ shodná s hodnotou „falešně pozitivní“. Z hlediska formálního je práce na kvalitní úrovni. Obsahuje jen zbytečně prázdná místa na konci některých stran. Soupis použité literatury obsahuje 59 zdrojů, převážně časopiseckých či knižních. Celkově je z kvalitně zpracovaného textu patrný velký kus práce, který diplomantka odvedla. I přes uvedené připomínky hodnotím práci stupněm A/90b.
eVSKP id 126836