Registrace snímků sítnice pomocí hlubokého učení

Abstract

Registrace obrazu je zakladním úkolem v mnoha aplikacích pro analýzu medicínských obrazu. Při zkoumání očního pozadí je nutné dobře registrovat snímky sítnice, aby bylo možné zkoumat jevy jako pulzace cév. Tato registrace se často řeší pomocí tradičních, často iterativních, metod. Stejně jako v ostatních oblastech medicínských aplikací, se v posledních letech stále častěji používají metody hlubokého učení pro dosažení lepších a rychlejších výsledků. Tato práce prezentuje možnost využití hlubokých neuronových sítí pro predikci parametrů transformace, které se použijí pro registraci snímku sítnice.Image registration is a fundamental task in many medical image analysis applications. When examining the ocular fundus, it is necessary to register retinal images properly in order to examine phenomena such as vessel pulsations. This registration process is often solved using traditional, often iterative, methods. As in other areas of medical applications, deep learning methods have been increasingly used in recent years to achieve better and faster results. This thesis presents the possibilities of using deep neural networks to predict the transformation parameters to be used for retinal image registration.