Klasifikace cév sítnice
Loading...
Date
Authors
Mitrengová, Jana
ORCID
Advisor
Referee
Mark
C
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract
Práce se zabývá klasifikací cévního řečiště v obrazových datech sítnice. První část práce pojednává o anatomii oka a zaměřuje se na popis sítnice a jejího cévního zásobení. Dále je popsán princip fundus kamery a experimentálního video oftalmoskopu. Druhá část práce je věnována literární rešerši odborných prací, které se zabývají problematikou klasifikace retinálních cév na tepny a žíly. Následně je uveden princip vybraných metod strojového učení. Na základě prostudovaných odborných publikací byly sestaveny dva návrhy metod pro klasifikaci cévního řečiště, první s využitím SVM klasifikátoru a druhá s využitím konvoluční neuronové sítě U-Net. Na závěr proběhla analýza pulzací cévního řečiště. Praktická část práce byla realizována v programovacím prostředí Matlab, přičemž pro klasifikaci byly použity snímky z RITE, IOSTAR a AFIO databáze, a při analýze pulzací byly zpracovány videosekvence sítnice pořízené experimentálním video oftalmoskopem.
The thesis deals with the classification of the retinal blood vessels in retinal image data. The first part of the thesis deals with the anatomy of the human eye and focuses on the description of the retina and its blood circulation. It further describes the principle of fundus camera and experimental video ophthalmoscope. The second part of the thesis is devoted to a literature search of academic publications that deal with the classification of the retinal vessels into arteries and veins. Subsequently, the principle of selected machine learning methods is presented. Based on the literature research, two methods for the classification of the blood vessels were proposed, the first one using the SVM classifier and the second one using the convolutional neural network U-Net. At the end, the analysis of vascular pulsations was performed. The practical part of the thesis was carried out in Matlab programming interface and images from the RITE, IOSTAR and AFIO database were used for classification and the retinal video sequences taken with an experimental video ophthalmoscope were processed in the analysis of pulsations.
The thesis deals with the classification of the retinal blood vessels in retinal image data. The first part of the thesis deals with the anatomy of the human eye and focuses on the description of the retina and its blood circulation. It further describes the principle of fundus camera and experimental video ophthalmoscope. The second part of the thesis is devoted to a literature search of academic publications that deal with the classification of the retinal vessels into arteries and veins. Subsequently, the principle of selected machine learning methods is presented. Based on the literature research, two methods for the classification of the blood vessels were proposed, the first one using the SVM classifier and the second one using the convolutional neural network U-Net. At the end, the analysis of vascular pulsations was performed. The practical part of the thesis was carried out in Matlab programming interface and images from the RITE, IOSTAR and AFIO database were used for classification and the retinal video sequences taken with an experimental video ophthalmoscope were processed in the analysis of pulsations.
Description
Citation
MITRENGOVÁ, J. Klasifikace cév sítnice [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2021.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
bez specializace
Comittee
doc. Ing. Radim Kolář, Ph.D. (předseda)
Ing. Jan Odstrčilík, Ph.D. (místopředseda)
doc. Mgr. Ing. Karel Sedlář, Ph.D. (člen)
Ing. Roman Jakubíček, Ph.D. (člen)
Doc. MUDr. Jaromír Gumulec, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2021-06-09
Defence
Studentka prezentovala výsledky své práce a komise byla seznámena s posudky. Ing. Sedlář položil otázku: Jak vypadalo celkové rozložení hodnot? Co znamenají odlehlé hodnoty, čím je způsoben rozdíl? Ing. Jakubíček položil otázku: Jak jste definovala sytost? Na základě čeho je vytvořen šedotón? V čem se liší neuronové sítě 1 a 2 ve Vaší práci? MUDr. Gumulec položil otázku: Jak jste přistupovala k vyhodnocení vizualizace uvedené v prezentaci? Studentka obhájila diplomovou práci s výhradami a odpověděla na otázky členů komise a oponenta.
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení