Analýza segmentačních modelů pro diagnostiku onemocnění artérií v angiografických obrazech
Loading...
Date
Authors
Malík, Michael
ORCID
Advisor
Referee
Mark
A
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract
Tato diplomová práce se zabývá segmentací tepen a stenóz na rentgenových kontrastních angiografických snímcích (XCA) pomocí modelů U-Net a DeepLabV3+. Součástí práce byla také analýza vlivu jednotlivých hyperparametrů na výslednou výkonnost modelu s využitím metod SHAP a fANOVA. Modely byly testovány na datasetu ARCADE ve variantách s předzpracováním obrazu (CLAHE, top-hat transformace) i bez něj. Výkon byl hodnocen pomocí Dice skóre, senzitivity, PPV a Jaccardova indexu. Nejlepších výsledků v segmentaci tepen dosáhl model DeepLabV3+ bez předzpracování, zatímco pro stenózy byl nejúspěšnější DeepLabV3+ s předzpracováním. Výsledky potvrzují význam volby architektury i předzpracování pro přesnost segmentace.
This thesis focuses on the segmentation of arteries and stenoses in X-ray contrast angiographic (XCA) images using U-Net and DeepLabV3+ models. The work also includes an analysis of the influence of individual hyperparameters on model performance using SHAP and fANOVA methods. The models were evaluated on the ARCADE dataset, both with and without image preprocessing techniques (CLAHE, top-hat transformation). Performance was assessed using the Dice score, sensitivity, PPV, and the Jaccard index. The best results in artery segmentation were achieved by the DeepLabV3+ model without preprocessing, whereas DeepLabV3+ with preprocessing performed best in stenosis segmentation. The results highlight the importance of model architecture and preprocessing in achieving accurate segmentation.
This thesis focuses on the segmentation of arteries and stenoses in X-ray contrast angiographic (XCA) images using U-Net and DeepLabV3+ models. The work also includes an analysis of the influence of individual hyperparameters on model performance using SHAP and fANOVA methods. The models were evaluated on the ARCADE dataset, both with and without image preprocessing techniques (CLAHE, top-hat transformation). Performance was assessed using the Dice score, sensitivity, PPV, and the Jaccard index. The best results in artery segmentation were achieved by the DeepLabV3+ model without preprocessing, whereas DeepLabV3+ with preprocessing performed best in stenosis segmentation. The results highlight the importance of model architecture and preprocessing in achieving accurate segmentation.
Description
Citation
MALÍK, M. Analýza segmentačních modelů pro diagnostiku onemocnění artérií v angiografických obrazech [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2025.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
bez specializace
Comittee
prof. Ing. Martin Černý, Ph.D. (předseda)
doc. Ing. Radim Kolář, Ph.D. (místopředseda)
Ing. Vratislav Harabiš, Ph.D. (člen)
Ing. Filip Plešinger, Ph.D. (člen)
Ing. Vratislav Čmiel, Ph.D. (člen)
Ing. Tomáš Vičar, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2025-06-17
Defence
Student prezentoval výsledky své práce a komise byla seznámena s posudky.
Ing. Vičar se doptal srovnání výsledků s jinými autormi a použitý dataset. Následně se doptal na optimalizační algoritmus.
Ing. Plešinger se doptal na přítomnost katetrů v obrazech v datasetech.
Student obhájil diplomovou práci a odpověděl na otázky členů komise a oponenta.
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení