VRANA, V. Automatická detekce základních fyzikálních vlastností léčiv [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2022.
Práce obsahuje některé konstrukční nedostatky, např. volba osvitové jednotky bude v tomto zapojení vykazovat různé intenzity osvitu v čase, což bude způsobovat nestejné podmínky měření. Vhodnější by tak bylo budit diody zdrojem proudu. Student se snažil o integraci, což vedlo k zahrnutí všech prvků do konstrukční krabičky – transformátoru, mechaniky, kamery a řídicí jednotky. Vzhledem k tomu, že se jedná o vývojovou fázi, je tato integrace poněkud zbytečná. „Black box“ s přívodním napájecím kabelem a jedním tlačítkem (obr. 2.10) tak může působit poněkud nedůvěryhodně… Co se týče samotného zpracování obrazů – je to cesta, kterou se student vydal a ověřil ji jako možný koncept. Z míry úspěšnosti detekce je možné se poučit, zda je to pro další realizaci správná cesta, nicméně zadání je splněno a potřebných výsledků v určité míře dosaženo. Po formální stránce nemám k práci výhrady. Práce při čtení evokuje spoustu otázek, ale pokud čtenář setrvá až k diskuzi, jsou mu objasněny. Počet použitých zdrojů je u realizačního tématu práce zcela dostačující. Nutno dodat, že práce je zatížena tím, že ji student realizoval s vynecháním obhajoby semestrálního projektu, kdy byl na zahraničním studijním pobytu. Právě institut semestrálního projektu slouží jako určitá zpětná vazba v průběhu řešení, kdy je možné některé postupy korigovat, upřesnit, či zcela nedoporučit. Zde by byl jistě prostor pro usměrnění konceptu práce. Jako vedoucí rozhodně velmi pozitivně hodnotím odhodlání, se kterým student přistupuje k řešení, kdy si nepřipouští, že něco „nejde“. Na druhou stranu musím konstatovat, že některá „nejde“ by bylo možné předejít preciznějším studiem referenčního manuálu či katalogového listu. Předloženou práci Bc. Vojtěcha Vrany hodnotím v kontextu výše uvedeného známkou „dobře“ 75 / C.
Předložená práce studenta Vojtěcha Vrany se zabývá zařízením pro automatickou detekci léčiv. Práce je členěna do tří hlavních kapitol na 33 stranách. V teoretické části práce jsou popsány základní charakteristiky léčiv pro perorální podání, specifika českého lékopisu a registrace léčiv. Stěžejní částí práce je popis fyzikálních vlastností tablet – hmotnosti a možných příznaků získaných zpracováním obrazu. Závěr teoretické části práce tvoří poměrně vágně nazvaná kapitola Klasifikace (1.4), která pojednává ale výhradně pojednává o algoritmu Random Forest. V kontextu další práce bych v teorii očekával detailnější popis tablet dostupných na českém trhu (rozdíly ve velikosti, tvaru, barvě, povrchové úpravě a další) a také literární rešerši v oblasti detekce nebo klasifikace tablet v obrazových datech. Popis praktické části tvoří většinu předložené práce. Student provedl návrh autonomního zařízení pro klasifikaci tablet, při které využívá snímání obrazu z více úhlů, extrakci příznaků a finální klasifikaci. Úvodní kapitola se zabývá přehledem 10 léků, které jsou použity v další práci. V popisné tabulce (nebo alespoň v příloze) postrádám informace o fyzikálních vlastnostech použitých tablet. Čtenář si tak s výjimkou informace o hmotnosti nemůže udělat představu o náročnosti úlohy. Při popisu návrhu a konstrukce samotného zařízení zůstává spousta věcí nejasná (viz přiložené otázky). Funkční schéma zařízení na obr. 2.1 neobsahuje žádné vstupně/výstupní zařízení pro interakci uživatele se zařízením (např. tlačítka, displeje, …) a dále není zcela jasné, kam tableta z misky vypadne. Konstrukce zařízení samotného působí místy neuspořádaným dojmem, kdy jsou dílčí části spojovány tavnou pistolí nebo modelářskou hmotou namísto standardního uchycení. Samotný návrh zařízení je z mého pohledu problematický – celé zařízení je včetně napájení integrováno v uzavřené plechové krabičce, kde není jasné chlazení použitých prvků. Pro osvětlení scény je použit modul osvitu, ale v práci chybí jeho typové označení (pokud jej student nerealizoval sám). Volba osvitu s 12 diodami, který vyžaduje napětí 12 V, také není v práci diskutována. Pro konstantní osvit by bylo vhodnější užití zdroje proudu. Z vlastní zkušenosti můžu říct, že danou scénu by stačilo osvětlit menším množstvím vhodných diod, které by šly napájet napětím 5 V. Rovněž integrace spínaného zdroje do samotné krabičky je zbytečná. Použitý zdroj má maximální výstupní proud 3 A při 5 V, což je hodnota, kterou zvládají i dostupné napájecí adaptéry. V kapitole 2.2.1 student popisuje připojení tlačítka jako pull-up, v odkazované příloze B.1 je zapojeno jako pull-down. Rovněž schéma Osvitu na B.2 je nic neříkající při neznalosti konektoru JP2 (schéma zapojení osvitu na obr. 2.6 je dostačující). Z pohledu programového řešení je patrné, že zařízení skutečně neobsahuje žádnou indikaci pro uživatele a je ovládáno pouze jedním tlačítkem. Z vývojového diagramu na obr. 2.8 tak není zcela jasné, jak by reagovalo zařízení na opětovný stisk tlačítka a jak se uživatel dozví, že došlo k dokončení běhu programu (tedy bloku Vyhodnocení). V práci postrádám informaci o délce trvání detekce jedné tablety od vložení (resp. stisku tlačítka) po možnost vložení další tablety. Samotná metodika zpracování obrazu je založena na odečtení pozadí a následné detekci tablety. V tomto bodě postrádám detailnější ukázku zpracování obrazu v jednotlivých fázích detekce. Samotné odečtení pozadí (misky bez tablety) se jeví jako problematické, protože jak je vidět v Příloze 2 v IS dochází k určitým výchylkám v posunu při snímání více tablet po sobě, což při odečtení vnese do obrazu chybu. V práci je popsáno 14 příznaků určených z obrazu, ale opět chybí konkrétní ukázka. Hodnoty příznaků jsou poté škálovány a vstupují do klasifikátoru. Samotná klasifikace je realizováno pomocí algoritmu Random forest s uvažováním hmotnosti tablety a bez ní. Výsledky práce jsou po všech stránkách rozporuplné. Student v práci vůbec nezmiňuje úspěšnost snímání dat z pohledu získání obrazu v kolmých rovinách X, Y a Z. Z přílohy 2 v IS je zřejmé, že u velkého množství vzorků vůbec nedochází k požadované rotaci tablety. V práci je zmíněna úspěšnost detekce (Tab. 2.4) na datovém souboru 1500 fotografií. Výsledná úspěšnost 66 % není pro další práci zcela optimální. Dále bylo provedeno trénování klasifikátoru – zde se nabízí otázka, zda do trénování byla použita data i se špatně detekovanou tabletou (čímž se sníží přesnost) nebo byla data přetříděna (čímž ale u některých tříd dojde ke snížení počtu snímků). Výsledky trénování jsou uvedeny v procentním rozsahu, z práce ale není poznat, zda je to výsledek na datech testovacích nebo pouze trénovacích. V tomto bodě práce bych očekával detailnější informace o klasifikaci – např. v podobě matice záměn na testovací množině, která by dala informaci o úspěšnosti klasifikace napříč jednotlivými léčivy. Rovněž zde chybí diskuze vlivu jednotlivých příznaků na výslednou klasifikaci. Prezentovaný výsledek kolem 90 % bez uvažování hmotnosti je ale dobrým výsledkem. Poslední kapitola je nazvána Diskuze, ve které velkou část práce tvoří popis postupu vzniku této práce jak po hardwarové, tak i softwarové stránce. V závěru kapitoly je zmíněno jediné srovnání s publikovanými pracemi – konkrétně s implementací konvolučních sítí na klasifikaci tablet dostupných na americkém trhu. Student zde uvádí, že jeho datový soubor není dostatečně velký na trénování neuronové sítě. S tímto tvrzením nesouhlasím a myslím, že pro úlohu klasifikace do 10 tříd na změřených datech, by šlo použít jak „trasnfer learning“ některé jednoduché sítě (např. AlexNet), tak i návrh vlastní konvoluční sítě s několika konvolučními vrstvami. Výsledky by určitě byly alespoň srovnatelné s výsledky, kterých dosáhl autor. Po formální stránce je práce na velmi dobré úrovni. Obsahuje relativně malé množství překlepů. Výsledný text je ale poměrně nekonzistentní – některé informace jsou opakovány, jiné člověk zjistí až v diskuzi nebo podle odevzdaných příloh. Použité fotografie zařízení mohly být pořízeny v lepší kvalitě. U obrázku 2.3 chybí vyznačení A-D. Práce cituje celkem 47 literárních položek, což je pro účely diplomové práce dostačující. Předložená práce splnila zadání, nicméně předvedená realizace nepatří mezi zdařilé a je otázkou, jak toto zařízení půjde využít pro další práci. Kladně hodnotím dotažení práce až do konce, negativně hodnotím popis testování zařízení (od snímání dat po klasifikaci). Práci doporučuji k obhajobě a hodnotím ji známkou uspokojivě (D – 65 bodů).
eVSKP id 142856