Segmentace cévního řečiště v retinálních obrazových datech
but.committee | doc. Ing. Radim Kolář, Ph.D. (předseda) Ing. Jan Odstrčilík, Ph.D. (místopředseda) Ing. Marina Filipenská, Ph.D. (člen) RNDr. Petr Fuchs, Ph.D. (člen) Ing. Jiří Sekora, MBA (člen) | cs |
but.defence | Studentka prezentovala výsledky své práce a komise byla seznámena s posudky. Doc. Kolář položil dotaz na rozdílnost velikosti obrázků mezi testovanými datasety. Dále se dotazoval na formy augmentace, které byly v práci použity. Ing. Ronzhina se zeptala, zda studentka zkoumala jednotlivé příznaky, které neuronová síť hodnotila. Proč by učení na nekvalitních datech mohlo dávat dobré výsledky. Proč se pro učení sítí používají právě i nekvalitní data. Studentka obhájila diplomovou práci a odpověděla na otázky členů komise a oponenta. | cs |
but.jazyk | čeština (Czech) | |
but.program | Biomedicínské inženýrství a bioinformatika | cs |
but.result | práce byla úspěšně obhájena | cs |
dc.contributor.advisor | Odstrčilík, Jan | cs |
dc.contributor.author | Vančurová, Johana | cs |
dc.contributor.referee | Mézl, Martin | cs |
dc.date.created | 2019 | cs |
dc.description.abstract | Tato diplomová práce se zabývá segmentací cévního řečiště v retinálních obrazových datech. Teoretická část je zaměřena na základní popis anatomie a fyziologie oka a na metody snímání očního pozadí. Dále jsou popsány principy klasických a konvolučních neuronových sítí a segmentační techniky, které se využívají k segmentaci cévního řečiště v retinálních snímcích. V praktické části je implementována segmentační metoda pomocí konvoluční neuronové sítě U-net. Tato síť je natrénována na třech datových sadách. Dvě datové sady obsahují snímky z experimentálního video oftalmoskopu. Z důvodů nemožnosti porovnat výsledky této metody na těchto dvou datových sadách, byla použita třetí datová sada HRF, která zahrnuje snímky pořízené fundus kamerou. Výsledky testování na této datové sadě slouží k porovnání s jinými metodami segmentace cévního řečiště. | cs |
dc.description.abstract | This master´s thesis deals with blood vessel segmentation in retinal image data. The theoretical part is focused on the basic description of anatomy and physiology of the eye and methods of observing the back of the eye. This thesis also describes the principles of classical and convolutional neural networks and segmentation techniques that are used to segment blood vessel in retinal images. In the practical part, a segmentation method using convolutional neural network U-net is implemented. This neural network is trained on the three datasets. Two datasets include images from experimental video ophthalmoscope. Because it impossible to compare the results of these two datasets with any other methods of retinal blood vessel segmentation, U-net is trained on other dataset that is HRF database. This dataset includes fundus images. The results of testing on this dataset serves for comparing results with other methods of retinal blood vessel segmentation. | en |
dc.description.mark | B | cs |
dc.identifier.citation | VANČUROVÁ, J. Segmentace cévního řečiště v retinálních obrazových datech [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2019. | cs |
dc.identifier.other | 118346 | cs |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11012/177638 | |
dc.language.iso | cs | cs |
dc.publisher | Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií | cs |
dc.rights | Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení | cs |
dc.subject | Experimentální video oftalmoskop | cs |
dc.subject | neuron | cs |
dc.subject | neuronové sítě | cs |
dc.subject | konvoluce | cs |
dc.subject | segmentace | cs |
dc.subject | U-net | cs |
dc.subject | fundus snímky | cs |
dc.subject | Experimental video ophthalmoscope | en |
dc.subject | neuron | en |
dc.subject | neural network | en |
dc.subject | convolution | en |
dc.subject | segmentation | en |
dc.subject | U-net | en |
dc.subject | fundus images | en |
dc.title | Segmentace cévního řečiště v retinálních obrazových datech | cs |
dc.title.alternative | Blood vessel segmentation in retinal image data | en |
dc.type | Text | cs |
dc.type.driver | masterThesis | en |
dc.type.evskp | diplomová práce | cs |
dcterms.dateAccepted | 2019-06-05 | cs |
dcterms.modified | 2019-06-06-11:40:41 | cs |
eprints.affiliatedInstitution.faculty | Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií | cs |
sync.item.dbid | 118346 | en |
sync.item.dbtype | ZP | en |
sync.item.insts | 2025.03.26 13:36:21 | en |
sync.item.modts | 2025.01.17 14:07:58 | en |
thesis.discipline | Biomedicínské inženýrství a bioinformatika | cs |
thesis.grantor | Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. Ústav biomedicínského inženýrství | cs |
thesis.level | Inženýrský | cs |
thesis.name | Ing. | cs |
Files
Original bundle
1 - 3 of 3
Loading...
- Name:
- final-thesis.pdf
- Size:
- 2.07 MB
- Format:
- Adobe Portable Document Format
- Description:
- final-thesis.pdf
Loading...
- Name:
- review_118346.html
- Size:
- 7.63 KB
- Format:
- Hypertext Markup Language
- Description:
- file review_118346.html