Detekce anatomicky význačných bodů v CT snímcích hlavy
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
C
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract
Manuálna detekcia anatomicky význačných bodov z CT snímok hlavy je časovo náročná úloha, náchylná na chyby pozorovateľa. Presnosť tejto detekcie navyše koreluje s kvalitou obrazu. Cieľom tejto práce je vytvorenie algoritmu, ktorý bude vykonávať automatickú detekciu anatomicky význačných bodov. Tieto anatomicky význačné body môžu byť neskôr použité pre vytvorenie rádiologických línii, čo nachádza svoje uplatnenie v CT skenovaní. Pre detekciu anatomicky význačných bodov bola zvolená metóda SVM (metóda podporných vektorov) v kombinácii s príznakmi HOG (histogramy orientovaných gradientov). V závere sú zhrnuté dosiahnuté výsledky a možnosti ďalšieho napredovania a zlepšenia detekcie.
Manual detection of anatomical landmarks from head CT (Computed Tomography) scans is time-consuming task prone to observer errors. In addition, the accuracy of the detection correlates with image quality. The aim of this work is to create an algorithm that will perform automatic detection of anatomical landmarks. These landmarks can be later used to form radiological lines, which finds its application in CT scanning. SVM (Support Vector Machines) and HOG (Histograms of Oriented Gradients) features was chosen for anatomical landmark detection. The achieved results, possibilities of further progress and improvement of detection are summarized in the conclusion.
Manual detection of anatomical landmarks from head CT (Computed Tomography) scans is time-consuming task prone to observer errors. In addition, the accuracy of the detection correlates with image quality. The aim of this work is to create an algorithm that will perform automatic detection of anatomical landmarks. These landmarks can be later used to form radiological lines, which finds its application in CT scanning. SVM (Support Vector Machines) and HOG (Histograms of Oriented Gradients) features was chosen for anatomical landmark detection. The achieved results, possibilities of further progress and improvement of detection are summarized in the conclusion.
Description
Keywords
anatomicky význačné body, detekcia, HOG, klasifikátory, klasifikácia obrazov, mozog, príznaky, rádiologické línie, strojové učenie, SVM, VGG-16, výpočtová tomografia, anatomical landmarks, brain, classifiers, computed tomography, detection, features, image classification, HOG, machine learning, radiological lines, SVM, VGG-16
Citation
KRAJČIOVÁ, A. Detekce anatomicky význačných bodů v CT snímcích hlavy [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2020.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
sk
Study field
Biomedicínská technika a bioinformatika
Comittee
prof. Ing. Ivo Provazník, Ph.D. (předseda)
doc. Ing. Martin Černý, Ph.D. (místopředseda)
Ing. Radovan Jiřík, Ph.D. (člen)
Ing. Oto Janoušek, Ph.D. (člen)
Mgr. Erik Staffa, Ph.D. (člen)
MUDr. Jan Máchal, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2020-06-24
Defence
Studentka prezentovala výsledky své práce a komise byla seznámena s posudky.
Ing. Janoušek položil otázku: Popište vypracování 5. bodu zadání práce. (Proveďte statistické zhodnocení výsledků úspěšnosti detekce a optimalizujte parametry učení.) Jak počítáte průměrnou hodnotu překryvu a co tato hodnota vyjadřuje?
Studentka obhájila bakalářskou práci s výhradami a odpověděla na otázky členů komise a oponenta.
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení