Zpracování snímku z meibografu a detekce mazových/meibomských žláz
Loading...
Date
Authors
Sandanus, Michal
ORCID
Advisor
Referee
Mark
A
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract
Táto práca popisuje meibomove žľazy, metódy ich pozorovania a zobrazenia. Predstavuje súčasný stav poznania v oblasti segmentácie očného viečka a meibomových žliaz a na jeho základe je vytvorený funkčný prototyp aplikácie pre riešenie danej problematiky metódami konvolučných neurónových sietí. Segmentácia je vykonávaná 19-vrstvovou adaptáciou architektúry U-Net a architektúrou MobileNetV3-large so segmentačnou hlavicou LR-ASPP. Spojením týchto architektúr boli dosiahnuté hodnoty, ktoré v určitých metrikách presahujú výsledky súvisiacich prác. Aplikácia je implementovaná ako desktopová aplikácia vo frameworku .NET 7.0 s použitím knožnice OpenCV.
This thesis describes meibomian glands, methods of their observation and imaging. The current state-of-the-art in the field of segmentation of the eyelid and meibomian glands is presented, and based on it, a functional prototype of the application for solving the given problem using the methods of convolutional neural networks is created. Segmentation is performed by a 19-layer adaptation of the U-Net architecture and the MobileNetV3-large architecture with the LR-ASPP segmentation head. By combining these architectures, values that exceed the results of related works in certain metrics were achieved. The application is implemented as a desktop application in .NET 7.0 framework using OpenCV library.
This thesis describes meibomian glands, methods of their observation and imaging. The current state-of-the-art in the field of segmentation of the eyelid and meibomian glands is presented, and based on it, a functional prototype of the application for solving the given problem using the methods of convolutional neural networks is created. Segmentation is performed by a 19-layer adaptation of the U-Net architecture and the MobileNetV3-large architecture with the LR-ASPP segmentation head. By combining these architectures, values that exceed the results of related works in certain metrics were achieved. The application is implemented as a desktop application in .NET 7.0 framework using OpenCV library.
Description
Citation
SANDANUS, M. Zpracování snímku z meibografu a detekce mazových/meibomských žláz [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2023.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
sk
Study field
Strojové učení
Comittee
doc. Ing. Lukáš Burget, Ph.D. (předseda)
doc. Ing. Martin Čadík, Ph.D. (člen)
doc. Ing. Vladimír Janoušek, Ph.D. (člen)
Ing. Michal Hradiš, Ph.D. (člen)
Ing. Jaroslav Rozman, Ph.D. (člen)
Ing. Tomáš Milet, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2023-06-16
Defence
Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm A.
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení