JÍNA, M. Segmentace ledvin z renální perfúzní MR sekvence obrazů [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2013.
Student Miroslav Jína vypracoval diplomovou práci na téma Segmentace ledvin z renální perfůzní MR sekvence obrazů. V diplomové práci jsou zřejmé četné nedostatky, které přisuzuji nedostatečnému pochopení metodologie zpracování obrazových dat a teorie segmentace obrazu. S tímto problémem se student potýkal i u rešerše práce, kde jsou matoucí některé přeložené výrazy. Student o práci projevoval zájem a pravidelně docházel na konzultace, jeho přínos však pro řešení daného problému nebyl nijak rozsáhlý. Student zadání diplomové práce z velké části splnil. Z časových důvodů nebyly zpracovány časové sekvence dat, kde student pouze nastínil možné řešení. Za chybu považuji citování veřejného webového portálu Wikipedie. Práci hodnotím 58 body.
Předložená práce se zabývá segmentací ledvin z perfúzní sekvence MR obrazů. Ve své úvodní části se práce věnuje problematice lidské ledviny, principu zobrazení pomocí magnetické rezonance a popisu metod pro segmentaci obrazových dat. Zejména popis segmentačních metod je velmi povrchní a často i nepřesný, a očekával bych zde hlubší proniknutí do problematiky. V následující části student vypracoval rozsáhlou literární rešerši obsahující celkem 12 cizojazyčných vědeckých článků, týkajících se dané problematiky. Pro samotnou segmentaci ledvin v perfúzních datech byla, dle mého názoru vhodně, vybrána metoda aktivní kontury, která byla teoreticky popsána, otestována na modelových obrazech, také na reálných datech. Teoretický popis segmentace pomocí aktivních kontur se omezuje pouze na popis základní energetické funkce a na metody pro určení interní a externí energie. Vzhledem k faktu, že je pro správnou segmentaci nutné zajistit rovnováhu obou energií, postrádám zde popis metod pro minimalizaci celkové energie aktivní kontury. Dále v této části postrádám popis metody, kterou je vypočtena energie koncových bodů na obr. 6.2. V práci je pro segmentaci použit již hotový program stažený z webových stránek, avšak je citován takovým způsobem, že jej nelze dohledat. Způsob, jakým je převzatý program v práci popsán nasvědčuje, že student ne úplně rozumí tomu, jak funguje (pracuje se s energií balonu, přičemž není vysvětleno, co tato energie představuje; nedostatečné vysvětlení optimalizačního procesu atd.). Modifikace převzatého algoritmu spočívá, dle mého názoru, v jeho postupném použití na sousední řezy 3D dat, přičemž jsou využity výsledky předešlé segmentace. Takto algoritmus poměrně spolehlivě funguje pro segmentaci pouze u 3D dat. Lze konstatovat, že se studentovi nepodařilo vyřešit problémy se změnou kontrastu v perfúzních datech a segmentace tedy nefunguje na 4D data. Po formální stránce k práci nemám zásadní výhrady, vytkl bych zde pouze kvalitu obr. 2.1 a 2.2 a místy nesprávné překlady odborných termínů z angličtiny. Vzhledem k výše popsaným nedostatkům hodnotím práci stupněm E – 54b.
eVSKP id 66069