Detekce roztroušené sklerózy

Abstract

Tato práce je zaměřena na detekování lézí roztroušené sklerózy ze snímků magnetické rezonance. Správně vyhledané léze jsou velice důležité pro stanovení lékařské diagnózy. Detekce lézí pomocí metod strojového učení je poměrně náročná z důvodů velké proměnlivosti velikosti, tvaru a pozice lézí v mozku. V praktické části práce je navržen základ softwaru, jenž bude po dokončení klasifikovat obrazové body, tak aby bylo možné vyhledat ložiska roztroušené sklerózy. Pro klasifikaci bude využita metoda podpůrných vektorů. Teoretická část pak popisuje roztroušenou sklerózu, základy operací prováděných s biomedicínskými obrazy a klasifikaci dat.This thesis is focused on detecting multiple sclerosis lesions from magnetic resonance images. Correctly retrieved lesions are very important for medical diagnosis. Detection of lesions using machine learning techniques is quite challenging because of large variability in size, shape and position of lesions in the brain. In the practical part is designed base software, which after completion will classify pixels, so that is possible to find lesions of multiple sclerosis. For classification will be used Support vector machine. Theoretical part describes multiple sclerosis, basic operations performed with biomedical images and data classification.