CHMELÍK, J. Afinní lícování nativních a postkontrastních CT snímků mozku [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2013.
Práce studenta Jiřího Chmelíka se zabývá afinním lícováním nativních a postkontrastních CT dat z oblasti mozku. Student přistupoval k řešení diplomové práce zodpovědně po celou dobu jejího vypracovávání a pravidelně konzultoval. Během řešení práce prokázal schopnost samostatně nastudovat odbornou literaturu a vytvořit efektivní algoritmus, který řeší zadaný problém. Zadání lze považovat za splněné v plném rozsahu a nad rámec byl problém lícování zefektivněn využitím paralelního zpracování a víceúrovňového pyramidálního přístupu. Práci jako celek hodnotím jako velmi zdařilou - A 96b.
Předložená práce Jiřího Chmelíka se zabývá afinní registrací CT snímků mozku. V úvodu práce jsou teoreticky rozebrány jednotlivé aspekty registrace obrazů - geometrické transformace, interpolace obrazu, podobnostní kritéria a optimalizační metody. Tento teoretický úvod je na velmi vysoké úrovni, vytýkám pouze nečitelnost popisů os na obrázcích 1.5, 1.6 a 1.7. Praktická část práce je věnována předzpracování a samotné registraci obrazových dat v programovém prostředí Matlab s využitím nástrojů pro paralelní zpracování úloh. Předzpracování obrazu si klade za cíl provést segmentaci obrazových dat, které odpovídají pacientskému stolu a podložce. Tato segmentace je provedena dvoukrokově - nejprve pomocí prahování s využitím metody Otsu, poté pomocí segmentace největší spojité plochy v obraze. Tento postup je vhodný pro danou aplikaci a plně funkční. Samotný odhad koeficientů afinní transformace je prováděn pomocí řízeného náhodného prohledávání (CRS) se dvěma realizovanými heuristikami. Z důvodů velké výpočetní náročnosti je prováděno podvzorkování obrazů pomocí vlnkové transformace. Navržené algoritmy byly testovány na uměle zkreslených datech a reálných snímcích. Výsledky ukazují dobrou funkčnost zvolené metody pro danou úlohu. V práci postrádám subjektivní zhodnocení výsledků registrace a diskusi, která by komentovala průběh optimalizace v jednotlivých iteracích. Po formální stránce je předložená práce na velmi dobré úrovni. Práce je členěna do 4 hlavních kapitol na 45 stranách. Zadání práce považuji za splněné, práci doporučuji k obhajobě a hodnotím známkou výborně (A -92 bodů).
eVSKP id 65866