Segmentace medicínských obrazových dat
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
D
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract
Tato práce se zabývá segmentací anatomických struktur v medicínských objemových datech pomocí metody graph cut. Zvolený přístup segmentace vyžaduje zavedení inicializačných bodů pro objekt a pozadí. Zaměřením této práce je implementace metody graph cut a vytvoření interaktivního segmentačního nástroje. Vlastnosti implementované metody jsou zkoumány na dvou ručně anotovaných datových sadách. Testování se v jednom případě zabývá vlivem parametrů metody na výsledek segmentace a v druhém odolností metody vůči různým poměrům signálu k šumu a kontrastu k šumu v obraze. Pro vyhodnocení výsledku segmentace je použita metrika F-skóre.
This thesis deals with a graph cut approach for segmentation of the anatomical structures in volumetric medical images. The method used requires some voxels to be a priori identified as object or background seeds. The goal of this thesis is implementation of the graph cut method and construction of an interactive tool for segmentation. Selected metod's behaviour is examined on two datasets with manually-guided segmentation results. Testing is in one case focused on the influence of method parameters on segmentation results, while in the other deals with method tolerance towards various signal-to-noise and contrast-to-noise ratios on input. To assess the consistency of a given segmentation with the ground-truth the F-measure is used.
This thesis deals with a graph cut approach for segmentation of the anatomical structures in volumetric medical images. The method used requires some voxels to be a priori identified as object or background seeds. The goal of this thesis is implementation of the graph cut method and construction of an interactive tool for segmentation. Selected metod's behaviour is examined on two datasets with manually-guided segmentation results. Testing is in one case focused on the influence of method parameters on segmentation results, while in the other deals with method tolerance towards various signal-to-noise and contrast-to-noise ratios on input. To assess the consistency of a given segmentation with the ground-truth the F-measure is used.
Description
Citation
LIPTÁK, J. Segmentace medicínských obrazových dat [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2013.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Počítačová grafika a multimédia
Comittee
doc. Dr. Ing. Jan Černocký (předseda)
doc. RNDr. Pavel Smrž, Ph.D. (místopředseda)
doc. RNDr. Pavel Hruška, CSc. (člen)
doc. Mgr. Adam Rogalewicz, Ph.D. (člen)
Ing. Josef Strnadel, Ph.D. (člen)
Ing. Michal Španěl, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2013-06-18
Defence
Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se pak seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm D (uspokojivě). Otázky u obhajoby: Co jste vlastnoručně implementoval? V čem je Váš největší technický přínos ve Vašem řešení? Ukažte, jak přidání inicializačních bodů ovlivňuje výsledek segmentace?
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení