Multiparametrická segmentace MR obrazů
Loading...
Date
Authors
Chovanec, Ján
ORCID
Advisor
Referee
Mark
E
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract
Cieľom diplomovej práce bolo zoznámenie sa zo segmentačnými metódami, pre automatickú segmentáciu MR obrazov, využívajúcich multiparametrické zobrazenie. Teoretická čásť je zameraná na popis jednotlivých metód segmentačných techník. V praktickej časti sú realizované K-means a level-set metóda. Metódy sú testované na obrazoch mozgu získaných rôznymi sekvenciami (T1, T1c, T2, FLAIR). Segmentačné metódy sú realizované v programe MATLAB. Presnosť realizovaných segmentácii je demonštrovaný na dátach ku ktorým existujú správne referenčné výsledky. Vyhodnocovanie metód je uskutočnené pomocou rôznych rozhodovacích klasifikátorov. V metóde K-means sú testované rôzne metriky a rôzne kombinácie vstupných obrazov. Nakoniec sú obidve metódy vzájomne porovnané a vizuálne vyhodnotené voči referenčnému obrazu.
The aim of the thesis was familiarity of segmentation methods for automatic segmentation of MR images, using multiparametrical display. The theoretical part focuses on the description of methods of segmentation techniques. In the practical part are implemented K-means and level-set method. The methods are tested on the images of the brain obtained by different sequences (T1, T1c, T2, FLAIR). Segmentation methods are implemented in the program MATLAB. Implemented segmentation accuracy is demonstrated on data which there are reports reference results. Evaluation methods is performed using different classifiers decision. The K-means method is tested different metrics and different combinations of the input image. Finally, both methods are compared with one another and visually evaluated against the reference image.
The aim of the thesis was familiarity of segmentation methods for automatic segmentation of MR images, using multiparametrical display. The theoretical part focuses on the description of methods of segmentation techniques. In the practical part are implemented K-means and level-set method. The methods are tested on the images of the brain obtained by different sequences (T1, T1c, T2, FLAIR). Segmentation methods are implemented in the program MATLAB. Implemented segmentation accuracy is demonstrated on data which there are reports reference results. Evaluation methods is performed using different classifiers decision. The K-means method is tested different metrics and different combinations of the input image. Finally, both methods are compared with one another and visually evaluated against the reference image.
Description
Citation
CHOVANEC, J. Multiparametrická segmentace MR obrazů [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2014.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
sk
Study field
Telekomunikační a informační technika
Comittee
doc. Ing. Vladislav Škorpil, CSc. (předseda)
doc. Ing. Václav Zeman, Ph.D. (místopředseda)
Ing. Stanislav Uchytil, Ph. D. (člen)
Ing. Martin Hasmanda (člen)
doc. Ing. Petr Číka, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2014-06-12
Defence
Proč neplatí, že u obrazu T1C v případě zdravých tkání nepřináší oproti T1 obrazu žádnou novou informaci?
Student odpověděl.
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení