Segmentace významných struktur v obrazových datech sítnice
Loading...
Date
Authors
Trojánek, Václav
ORCID
Advisor
Referee
Mark
B
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract
Tato bakalářská práce se zaměřuje na segmentaci významných struktur v obrazových datech sítnice s cílem zlepšit diagnostiku a léčbu očních onemocnění. V práci jsou zkoumány a implementovány metody analýzy obrazů sítnice. Práce začíná přehledem anatomie oka a principů snímání očního pozadí pomocí fundus kamery a experimentálního video oftalmoskopu. Následuje podrobná literární rešerše zaměřená na aktuální metody detekce a segmentace diagnosticky významných struktur, jako jsou optický disk, žlutá skvrna a krevní cévy. Klíčovou částí práce je implementace a testování vybraných algoritmů, včetně Houghovy transformace pro detekci optického disku, OTSU prahování pro segmentaci krevních cév a detekci žluté skvrny na základě předchozí segmentace optického disku.
This bachelor thesis focuses on the segmentation of significant structures in retinal image data to improve the diagnosis and treatment of ocular diseases. Methods of retinal image analysis are investigated and implemented in this thesis. The thesis begins with an overview of the anatomy of the eye and the principles of background eye imaging using a fundus camera and an experimental video ophthalmoscope. This is followed by a detailed literature search focusing on current methods for the detection and segmentation of diagnostically important structures such as the optic disc, macula and blood vessels. A key part of the work is the implementation and testing of selected algorithms, including Hough transform for optic disc detection and OTSU thresholding for blood vessel segmentation and yellow spot detection based on previous optic disc segmentation.
This bachelor thesis focuses on the segmentation of significant structures in retinal image data to improve the diagnosis and treatment of ocular diseases. Methods of retinal image analysis are investigated and implemented in this thesis. The thesis begins with an overview of the anatomy of the eye and the principles of background eye imaging using a fundus camera and an experimental video ophthalmoscope. This is followed by a detailed literature search focusing on current methods for the detection and segmentation of diagnostically important structures such as the optic disc, macula and blood vessels. A key part of the work is the implementation and testing of selected algorithms, including Hough transform for optic disc detection and OTSU thresholding for blood vessel segmentation and yellow spot detection based on previous optic disc segmentation.
Description
Keywords
segmentace, detekce, optický disk, žlutá skvrna, cévy sítnice, fundus kamera, video-oftalmoskop, OTSU prahování, Houghova transformace, detekce žluté skvrny, DRIVE, HRF, DRIONS-DB, segmentation, detection, optic disc, macula, retinal vessels, fundus camera, video-ophthalmoscope, OTSU thresholding, Hough transformation, macula detection, DRIVE, HRF, DRIONS-DB
Citation
TROJÁNEK, V. Segmentace významných struktur v obrazových datech sítnice [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2024.
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)
Ing. Vojtěch Bartoň (člen)
Ing. Vratislav Harabiš, Ph.D. (člen)
Ing. Jan Odstrčilík, Ph.D. (člen)
doc. Ing. Jana Kolářová, Ph.D. (místopředseda)
Ing. Jiří Chmelík, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2024-06-12
Defence
Student prezentoval výsledky své práce a komise byla seznámena s posudky. Ing. Chmelík položil otázku: Jak jste zvolili váhu na kombinaci obrazů? Na základě čeho jste vybírali metriky na hodnocení segmentací? Student obhájil bakalářskou 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