Segmentace tomografických dat v prostředí 3D Slicer
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
A
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract
Táto práca obsahuje základný teoretický rozbor segmentácie obrazu pomocou techniky SVM, teóriu klasifikácie dát a popis programu 3D Slicer. Práca popisuje spracovanie medicínskych obrazov a demonštruje problematiku segmentácie týchto obrazov. Obsahuje návrh a implementáciu metódy SVM v programe 3D Slicer ako rozširovací modul programu. SVM metóda je porovnaná s jednoduchými segmentačnými metódami programu 3D Slicer. Experimentálne je overená kvalita segmentácie metódou SVM na reálnych subjektoch.
This thesis contains basic theoretical information about SVM-based image segmentation and data classification. Basic information about 3D Slicer software are presented. Aspects of medical images segmentation are described. Workplan and implemetation of SVM method for MRI segmentation in 3D Slicer sofware as extension module is created. SVM method is compared with simple segmentation algorithms included in 3D Slicer. Quality of segmentation, based on SVM, tested on real subjects is experimentaly demonstrated.
This thesis contains basic theoretical information about SVM-based image segmentation and data classification. Basic information about 3D Slicer software are presented. Aspects of medical images segmentation are described. Workplan and implemetation of SVM method for MRI segmentation in 3D Slicer sofware as extension module is created. SVM method is compared with simple segmentation algorithms included in 3D Slicer. Quality of segmentation, based on SVM, tested on real subjects is experimentaly demonstrated.
Description
Citation
KORČUŠKA, R. Segmentace tomografických dat v prostředí 3D Slicer [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2015.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Telekomunikační a informační technika
Comittee
prof. Ing. Eva Gescheidtová, CSc. (předseda)
doc. Ing. Karol Molnár, Ph.D. (místopředseda)
doc. Ing. Jiří Schimmel, Ph.D. (člen)
Ing. Michal Lares, Ph.D. (člen)
Ing. Hicham Atassi, Ph.D. (člen)
doc. Ing. Petr Číka, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2015-06-11
Defence
Jak byste metodu implementoval, aby ji bylo možné použít pro plně automatickou segmentaci obrazů, které byly získány jiným přístrojem než trénovací data?
V práci píšete, že jste používal T1 a T2 obrazy. To je pravda jen zčásti. Jak přesně se Vámi používané obrazy označují?
Píšete, že algoritmus SVM je možné použít na rozpoznávání číslic. Dále uvádíte, že se jedná o binární algoritmus. Jak byste tedy rozpoznávání číslic implementoval?
Jak dlouho trvá trénování a následná segmentace?
Proč se testovalo na jednom pacientovi?
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení