Evoluční algoritmy pro ultrazvukovou perfúzní analýzu

Abstract

Tato diplomová práce je zaměřena na aplikaci evolučních algoritmů při prokládání dat získaných ultrazvukovým snímání tkáně. Proložená křivka slouží k odhadům perfúzních parametrů, umožňuje odhalit případné patofyziologie ve snímané oblasti. Teoretický úvod je věnován perfúzi a jejím parametrům, kontrastním látkám pro ultrazvukovou aplikaci, snímání ultrazvukovou modalitou, optimalizaci, evolučním algoritmům obecně a dvěma zvoleným evolučním algoritmům – genetický algoritmus a včelí algoritmus. Tyto dva algoritmy byly testovány na zašuměných datech získaných z klinických snímků myší s nádorem. V závěrečné části jsou shrnuty výsledky praktické části a poskytnuty návrhy a doporučení pro další možné zpracování.This master´s thesis is focused on the application of evolutionary algorithms for interleaving data obtained by ultrasound scanning of tissue. The interleaved curve serves to estimate perfusion parameters, thus allowing to detect possible pathophysiology in the scanned area. The theoretical introduction is devoted to perfusion and its parameters, contrast agents for ultrasonic application, ultrasonic modality scanning, optimization, evolutionary algorithms in general and two selected evolutionary algorithms - genetic algorithm and bee algorithm. These algorithms were tested on noisy data obtained from clinical images of mice with tumor. The final part summarizes the results of the practical part and provides suggestions and recommendations for further possible development.