VYKOUPIL, P. Inteligentní klasifikace příznaků pro podporu diagnostiky glaukomu [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2012.
Cílem bakalářské práce bylo seznámit se s barevnými snímky sítnice z fundus kamery a zejména se zaměřit na vlastnosti textury, která na snímcích reprezentuje vrstvu nervových vláken (VNV). Student měl dále za úkol seznámit se s metodami klasifikace texturních příznaků s ohledem na možné využití při klasifikaci stupně poškození VNV, ke kterému dochází v důsledku glaukomového onemocnění. Student využil dostupnou odbornou literaturu a provedl nejdříve studium obecné teorie z oblasti metod klasifikace příznaků. Při studiu se dále zaměřil zejména na metody založené na použití neuronových sítí a moderní metodu AdaBoost. V rámci další části student provedl implementaci vybraných metod a provedl jejich testování na dostupných datech. K hodnocení klasifikátorů využil metody křížové validace. Testování student provedl s využitím modelových i skutečných příznaků. Jako reálné příznaky byly použity příznaky z texturní analýzy VNV pomocí metod, které byly na ÚBMI již dříve vyvíjeny. Student na dostupných příznacích ukázal použitelnost klasifikátorů jakožto nástroje, kterým lze potenciálně hodnotit stupeň poškození VNV. Realizované programové funkce student popsal a okomentoval tak, aby na ně bylo možné v budoucnu případně navázat a rozšířit je. V práci postrádám rozsáhlejší diskusi na téma rozšíření implementovaných algoritmů pro účely klasifikace vícerozměrných dat. Student byl v průběhu řešení práce aktivní a pravidelně využíval konzultací. Často se potýkal s problémy teoretického charakteru a především s problémy spojenými s tvorbou programu v prostředí MATLAB. K řešení těchto problémů však přistupoval kreativně. Po formální stránce je práce na docela dobré úrovni. V textu se však nalézají věty a někdy i celé odstavce, které jsou napsané poněkud méně odborně a spíše působí nepřehledně. Konstatuji, že zadání práce bylo splněno. Dosažené výsledky a celkový přístup studenta hodnotím klasifikačním stupněm B/80 b.
Student se dle zadání zabýval klasifikací příznaků za účelem podpory diagnostiky glaukomu. Zvolil si několik rozdílných metod klasifikace, jejichž algoritmy implementoval do funkcí v prostředí Matlab. Klasifikátory otestoval na dvou rozdílných datech. Výsledky pak přehledně prezentuje, porovnává a diskutuje. Výsledky práce odpovídají předpokladům stanoveným v zadání. Vytkl bych jen občasnou kvantitu dat s nepřehledným strukturováním, která často předchází kvalitu. Uvítal bych také rozsáhlejší diskusi a zhodnocení možností další aplikovatelnosti. Po formální stránce je práce až na malé nedostatky ve formulaci a strukturování práce na dobré úrovni.
eVSKP id 51772