MUSILOVÁ, K. Stanovení stupně demyelinizace axonů na základě snímků z transmisního elektronového mikroskopu [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2017.
Posudek přiložen.
Studentka se v úvodní části práce zabývá nervovou soustavou a její stavbou. Rešerše je v této části o dostatečném rozsahu a je dobře strukturovaná. Problematická je však obsahová stránka. Rozsáhlé teoretické úseky využívají opakovaně shodné zdroje literatury a text tak působí jako přepis textu ze zdrojů s často zakomponovanými převzatými populárně naučnými úseky. Na tuto kapitolu navazuje úsek pojednávající o světelné a elektronové mikroskopii. Autorka se zcela bezúčelně zabývá stavbou obou variant mikroskopů. Přitom bych v práci raději uvítal kapitolu zabývající se akvizicí snímků a jejich charakterem, která v práci zcela chybí. V celé rešerši autorka využila jen 7 zdrojů z celkových 11 uvedených v seznamu literatury. Navazující kapitoly mají nevhodné pojmenování a zařazení obsahu. Konkrétně třetí kapitola s názvem Předzpracování obrazu zahrnuje např. i přípravu vzorků a ostatně se teoreticky zabývá metodami zpracování obrazů. Další kapitola s názvem Zpracování obrazů již naopak o zpracování obrazů nepojednává a řadí se již k praktické části, kde autorka popisuje vyvinutý algoritmus a jeho aplikaci na vzorový snímek. V praktické části jsou matoucí příliš obecné názvy podkapitolnazvané jako: Stručné popsání algoritmu, Podrobné popsání algoritmu, 1. část, 2. část atd. Podstatný úsek praktické části práce je tvořen popisem algoritmu, který byl vyvinut pro detekci a hodnocení myelinizace nervových buněk. Jazyk zvolený autorkou k popisu algoritmu naprosto postrádá odbornost a je velice často nesrozumitelný. Pro příklad cituji část postupu: “Tuto oblast 2x poklikáme a algoritmus bude pokračovat dál. Toto je ovšem problémem při automatické detekci, jelikož ona se vždy zastaví na tomto bodě a bude čekat, co se označí.” Studentka prezentuje jednotlivé kroky algoritmu na ukázkovém snímku. Nejprve proběhlo zpracování snímků s nastavením řady vstupních parametrů. Konkrétní hodnoty studentka blíže nespecifikovala a hodnoty zvolila dle své potřeby. Ukázky zpracovaných snímků prezentovaných v práci často neodpovídají popisu. Např. v případě užití funkce zvané “detekce buněk” je z binárního snímku vzniklého prostým prahováním záhadně vytvořen barevný snímek přípomínající snímek watershed zahrnující stupně šedi, odstíny modré a červené barvy. Studentka však tvrdí, že došlo k zakreslení obrysů buněk do vstupního binárního obrazu. To neodpovídá ani ukázce, ani charakteru snímku. Obdobně je tomu i u řady dalších ukázek. V další části algoritmu jsou obsaženy dvě varianty práce programu - manuální vyznačení hranic struktur buněk a automatická detekce s vyznačením struktur buněk. Implementace funkce pro ruční označování kontur buněk pomocí vkládání úseček do obrazu až po úplné dokreslení hranic mi přijde zcela zcestná. Studentka sama v případě manuálního označování struktur uvádí, cituji: “Při manuálním přidávání, odebírání, může vzniknout zmatek v obraze a je nutné si ho pozorně prohlížet, než se někam klikne.” Ukázalo se však, že algoritmus v případě automatické detekce na základě sady kritérií je velice nepřesný. Pro správnou detekci je proto potřeba kombinovat automatickou detekci s ručními úpravami. Studentka uvádí, že zpracování a analýza jednoho snímku trvá celkem zhruba 2 hodiny a manuální úpravy zaberou půl hodiny až hodinu. Svědčí to o nevhodně navrženém postupu zpracování obrazů a detekce buněk. Tímto způsobem zpracovala všech 18 snímků z databáze. Úroveň myelinizace studentka hodnotí s využitím prostého počítání černých a bílých pixelů se souvisejícími výpočty ve filtrovaném obraze. Postup při výpočtu je opět definovám pouze slovně a je velmi nesrozumitelný. Statistické zhodnocení a diskuse jsou obsaženy na dvou stranách a nelze přesně zhodnotit, zda svým rozsahem splňují požadavky zadání. Celkově je praktická část práce zatížena způsobem vyjadřování při popisu, nízkou odbornou úrovní a množstvím nepřesností. Úroveň zpracování vyvinutého algoritmu limituje jeho současné i budoucí využití.
eVSKP id 102328