Analýza vrstvy nervových vláken pro účely diagnostiky glaukomu

Abstract

Diplomová práce je zaměřena na vytvoření metodiky kvantifikace vrstvy nervových vláken na fotografiích sítnice. V úvodní části textu je stručně nastíněna medicínská motivace práce včetně zmínky o některých studiích věnujících se dané problematice. Dále text popisuje uvažované texturní příznaky včetně jejich porovnání dle schopnosti kvantifikovat tloušťku vrstvy nervových vláken. Na základě popsaných poznatků byla navržena metodika využití regresních modelů za účelem predikce tloušťky nervových vláken, která byla dále testována na dostupných obrazových datech. Výsledky ukazují, že výstupy regresních modelů dosahují vysoké korelace mezi výstupem predikce a tloušťkou vrstvy nervových vláken měřenou optickou koherentní tomografií. Závěr práce diskutuje využitelnost aplikovaného řešení.The master thesis is focused on creating a methodology for quantification of the nerve fiber layer on photographs of the retina. The introductory part of the text presents a medical motivation of the thesis and mentions several studies dealing with this issue. Furthermore, the work describes available textural features and compares their ability to quantify the thickness of the nerve fiber layer. Based on the described knowledge, the methodology to make different regression models enabling prediction of the retinal nerve fiber layer thickness was developed. Then, the methodology was tested on the available image dataset. The results showed, that the outputs of regression models achieve a high correlation between the predicted output and the retinal nerve fiber layer thickness measured by optical coherence tomography. The conclusion discusses an usability of the applied solution.