MICHÁLKOVÁ, E. Pokročilá detekce a charakterizace mikroplastů pomocí MikroCT [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2025.
Študentka Eva Michálková sa vo svojej diplomovej práci venovala detekcii a charakterizácii mikroplastov pomocou mikroCT, so zameraním na návrh segmentačného algoritmu pre polyetylénové mikročastice vo vzorkách rýb. V odovzdanej prepracovanej verzii zohľadnila nedostatky spomenuté v posudkoch, najmä doplnenie literárnej rešerše a zlepšenie popisu postupu a výsledkov v praktickej časti. Text bol upravený s cieľom zvýšiť jeho odbornú aj formálnu úroveň, avšak nie úplne dostatočne – pretrváva chýbajúce citovanie a nejednotná terminológia. Pri rešerši segmentačných metód stále chýba jasná väzba na literatúru, keďže sú prevažne popísané všeobecne, bez súvislosti s riešeným problémom. Navyše, podkapitoly sú usporiadané nelogicky a nie je zrejmé, prečo si študentka zvolila práve daný segmentačný postup. V praktickej časti študentka segmentovala sférické častice polyetylénu a v práci doplnila dôvod výberu práve tohto typu, tvaru a veľkosti častíc. Rovnako bolo doplnené vysvetlenie výberu modelového organizmu a pridaná analýza sfericity segmentovaných častíc. Každopádne, sekcia s výsledkami je stále spracovaná nedostatočne – chýba dôkladnejšie porovnanie oboch typov vzoriek, zdôraznenie prínosu lepšieho priestorového rozlíšenia a vhodné obrázky podporujúce prezentované výstupy. K vyhodnocovaniu výsledkov študentka pripojila podkapitolu o ďalších možnostiach segmentácie, ktoré vyskúšala, čo hodnotím pozitívne, avšak postrádam akékoľvek vizualizácie týchto výsledkov. Zadanie hodnotím ako splnené. Text práce bol mierne prepracovaný podľa posudkov. Negatívne hodnotím nulovú komunikáciu zo strany študentky, kvôli ktorej som nemohla podať spätnú väzbu počas opravy tejto práce. Z uvedených dôvodov hodnotím prácu známkou D (61 bodov).
Vypracovaná diplomová práce se zabývá aktuálním tématem detekce mikroplastů (MPs) v biologických vzorcích pomocí rentgenové mikrotomografie (mikroCT). Cílem práce bylo navrhnout metodiku, která umožní segmentaci a následnou morfologickou analýzu částic mikroplastů na základě mikroCT dat. Kladně hodnotím to, že během přepracování došlo k rozšíření práce, kdy byla přidána například část vysvětlující, z jakého důvodu byly použity polyethylenové mikročástice. Studentka rovněž přidala část, kde diskutuje dosažené výsledky a metody použité pro zpracování mikroCT dat. Rovněž kladně hodnotím to, že se studenkta pokusila o provázání jednotlivých částí textu, nicméně stale dochází k opětovnému uvádění stejných informací na několika místech. Úroveň psaného textu se zlepšila, i když se v práci občas vyskytují ještě drobné chyby. Bohužel, formální chyby v citování literatury odstraněny spíše nebyly, většina odkazů na citovanou literature je ve většině případů stále umístěna až za tečku ve větě, v případě vice zdrojů jsou odkazy stále oddělené do dvou závorek. Z hlediska naplnění zadání je možné konstatovat, že práce splňuje požadavky pouze částečně. Ačkoli úvodní část týkající se problematiky mikroplastů (byly přidány informace týkající se cest vstupu MPs do organismu a vzhledem k povaze práce a rizikům spojeným s MPs správně vztahuje tyto informace k člověku), stejně tak část rozebírající dostupné analytické metody byla rozšířena, nicméně se domnívám, že nejsou správně popsány vzhledem k charakteru vzorků z životního prostředí a živých organismů. Předložený protokol pro přípravu vzorků biologické tkáně pro detekci MPs pomocí mikroCT byl upraven, je ale nutné podotknout, že pravděpodobně stále obsahuje chyby, a to především v použitých koncentracích částic MPs v suspenzích. Stále postrádám podrobnější informaci o zvoleném typu částic MPs, včetně jejich hustoty, velikostní distribuce částic, proč ze všech různých tvarů doplněny byly informace o tom, proč byly zvoleny sférické částice. V kapitole 3 pak studentka popisuje segmentační metody pro 3D objemová data a na základě rešerše pak vybírá vhodnou metodu pro segmentaci MPs. V této části, která má charakter diskuze, nicméně absolutně postrádám citace literatury nebo podložení vhodnými výsledky. Najednou se zde objevuje informace o metodách denoisingu a pouze stručně je zde zmíněn pouze Non-local means denoising. Navržený postup byl dále aplikován na naměřená data, nicméně proto, že byla na základě rešerše vybrána jako segmentační metoda k-means clustering, neobsahuje práce žádné porovnání výstupů různých segmentačních metod a není tedy možné diskutovat, zda byla zvolená metoda tou nejlepší možnou cestou. Oceňuji, že se studentka pokusila o základní morfologickou klasifikaci částic MPs, i když postrádám jakoukoliv informaci o velikostní distribuci vysegmentovaných částic. Oceňuji, že contrast u obrázků byl upraven tak, aby byly MPs lépe viditelné, nicméně obrázky neobsahují to, co podle popisu v textu obsahovat mají, v některých případech chybí měřítko. Při srovnávání jednotlivých metod segmentace (AI model a segmentace navržená studentkou) s referenční manuální segmentací postrádám úplně vizuální informaci o tom, jak manuální segmentace vypadala. Vzhledem k tomu, že použitá metodika je aplikovatelné pouze na sférické částice, přínos této práce je v současné době omezený. Cílená detekce různých tvarů částic mikroplastů nebyla řešena ani diskutována, přestože jde o klíčovou otázku při aplikaci výsledků v environmentálním výzkumu. Vzhledem ke všem výše zmíněným nedostatkům hodnotím práci jako formálně i odborně nedostatečně zralou. Přestože se jedná o dílčí příspěvek k aktuální problematice, nebyla plně využita plná šíře zadání a potenciál tématu zůstal nenaplněn. Navrhuji hodnocení 61 bodů ze 100, což odpovídá stupni D – uspokojivě.
eVSKP id 170759