but.committee	prof. Dr. Ing. Pavel Zemčík, dr. h. c. (předseda) doc. Mgr. Adam Rogalewicz, Ph.D. (místopředseda) Ing. Michal Fusek, Ph.D. (člen) doc. Ing. Tomáš Martínek, Ph.D. (člen) doc. Ing. Petr Matoušek, Ph.D., M.A. (člen)	cs
but.defence	Studentka nejprve prezentovala výsledky, kterých dosáhla v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Studentka následně odpověděla na otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studentky na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm A. Otázky u obhajoby: Jak probíhalo vyhodnocování výsledků?	cs
but.jazyk	čeština (Czech)
but.program	Informační technologie	cs
but.result	práce byla úspěšně obhájena	cs
dc.contributor.advisor	Drahanský, Martin	cs
dc.contributor.author	Palacková, Bianca	cs
dc.contributor.referee	Semerád, Lukáš	cs
dc.date.created	2019	cs
dc.description.abstract	Cieľom tejto bakalárskej práce je navrhnúť a implementovať software pre porovnávanie dvoch retinálnych obrázkov, pričom predmetom porovnávania sú patologické nálezy na sietnici. Najčastejšie ochorenia postihujúce sietnicu ľudského oka sú diabetická retinopatia a vekom podmienená makulárna degenerácia. Pri porovnávaní obrázkov a detekcií prejavov týchto chorôb je dôležité najprv správne detekovať základné časti sietnice ako je slepá a žltá škvrna. Testovanie lokalizácie slepej a žltej škvrny prebehlo na 570 obrázkoch. Algoritmus dosiahol v oboch prípadoch úspešnosť nad 90\%. Schopnosť algoritmu lokalizovať ochorenia bola testovaná na 120 obrázkoch, ktoré boli ručne opravené 3 oftalmológmi. Automatické porovnanie snímok môže pomôcť pri určení progresu ochorenia.	cs
dc.description.abstract	The goal of this thesis is to design and implement software for comparison of retinal images with pathological findings. The most common diseases affecting the retina are diabetic retinopathy and age related macular degeneration. Detection of main components such as optic disc and fovea, need to be detected for proper comparison and detection of diseases. 570 images was used for evaluation of detection of these main components. In both cases, algorithm achieved success over 90\%. 120 images were analysed by 3 ophthalmologists for evaluation of ability to locate pathological findings. Automatic comparison of retinal images can be useful for determination of disease progression.	en
dc.description.mark	A	cs
dc.identifier.citation	PALACKOVÁ, B. Porovnávání retinálních obrázků s patologickými nálezy [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2019.	cs
dc.identifier.other	122210	cs
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11012/180286
dc.language.iso	cs	cs
dc.publisher	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií	cs
dc.rights	Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení	cs
dc.subject	sietnica oka	cs
dc.subject	choroby oka	cs
dc.subject	diabetická retinopatia	cs
dc.subject	spracovanie obrazu	cs
dc.subject	OpenCV	cs
dc.subject	C++	cs
dc.subject	eye retina	en
dc.subject	eye diseases	en
dc.subject	diabetic retinopathy	en
dc.subject	image processing	en
dc.subject	OpenCV	en
dc.subject	C++	en
dc.title	Porovnávání retinálních obrázků s patologickými nálezy	cs
dc.title.alternative	Comparison of Retinal Images with Pathological Findings	en
dc.type	Text	cs
dc.type.driver	bachelorThesis	en
dc.type.evskp	bakalářská práce	cs
dcterms.dateAccepted	2019-06-10	cs
dcterms.modified	2019-07-08-13:31:34	cs
eprints.affiliatedInstitution.faculty	Fakulta informačních technologií	cs
sync.item.dbid	122210	en
sync.item.dbtype	ZP	en
sync.item.insts	2025.03.18 19:26:16	en
sync.item.modts	2025.01.16 00:42:13	en
thesis.discipline	Informační technologie	cs
thesis.grantor	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav inteligentních systémů	cs
thesis.level	Bakalářský	cs
thesis.name	Bc.	cs

Porovnávání retinálních obrázků s patologickými nálezy

Files

Original bundle

Collections