HARTLOVÁ, M. Analýza cév optického disku v sérii snímků z experimentální fundus kamery [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2015.
Cílem diplomové práce bylo seznámit se s vlastnostmi video sekvencí sítnice z experimentální fundus kamery, zejména pak s vlastnostmi obrazových struktur, které na snímcích reprezentují cévní řečiště. Dalším cílem bylo seznámit se s metodami segmentace obrazu a navrhnout vhodnou metodu segmentace cévního řečiště v experimentálních datech pro účely jeho maskování. Studentka plně využila dostupnou odbornou literaturu, nastudovala si blíže některé metody segmentace obrazu a provedla rovněž literární rešerši známých přístupů segmentace cévního řečiště na sítnici. Postrádám však rešerši z oblasti metod použitelných pro maskování cévního řečiště v obraze. Studentka poté vybraný přístup segmentace realizovala a otestovala v programovém prostředí MATLAB. V průběhu řešení práce se studentka potýkala s častými problémy spojenými zejména s vývojem algoritmů, což ji značně zpomalovalo v postupu. Pravidelně však docházela na konzultace dílčí problémy řešit. Zadání práce považuji za splněné. Dosažené výsledky a celkový přístup studentky k řešení diplomové práce hodnotím stupněm C (72 b.)
Předložená diplomová práce studentky Marie Hartlové pojednává o segmentaci cévního řečiště ze snímků fundus kamery. Práce je členěna do 13 kapitol na 55 stranách. Teoretická část je věnována popisu anatomie oka, metod snímání očního pozadí a metod pro segmentaci snímků z fundus kamery. Rešerše působí nekonzistentním dojmem – některé informace jsou opakovány, zejména popis cév na sítnici a popis samotného fundus snímku. Členění do kapitol také není vhodně zvoleno – kapitoly 2, 4, 5, 6 pojednávají o metodách segmentace cévního řečiště a bylo by lepší je shrnout do jedné kapitoly. V práci rovněž chybí bližší popis experimentálního videoftalmoskopu. Praktická část práce se skládá z návrhu série Gaborových filtrů a klasifikátoru pro určení pozic cév ve snímku. Návrh Gaborových filtrů je slovně popsán zhruba na polovině normostrany, volba parametrů není nijak komentována ani odůvodněna. Zarážející je také, že studentka používá variantu filtru s komplexními hodnotami v konvoluční masce. Ve vysvětlení rovnice (5.1) jsou nesprávně definovány veličiny x´ a y´ (místo úhlu „gama“ patří úhel „omega“ a špatně jsou i znaménka). V realizaci je toto řešeno podle správných výrazů. Bohužel musím konstatovat, že předložená implementace Gaborových filtrů není správná. Jak je patrné již z Obr. 5.2 rotace masky není prováděna o autorkou udávaných 10°. Při bližším zkoumání bylo zjištěno, že studentka dosazuje úhly pro výpočet goniometrických funkcí ve stupních místo v radiánech, což významně ovlivní jednotlivé masky (více viz zdrojový kód na str. 50). Za další zásadní nedostatek považuji fakt, že v celé práci studentka píše o využití zelené barevné složky obrazu pro segmentaci cév, ale při praktické realizaci naopak provádí převod barevného obrazu na šedotónový (v Matlabu funkcí rgb2gray, více viz zdrojový kód na str. 63). Vzhledem k těmto zásadním nedostatkům nepovažuji získané výsledky za věrohodné. V další části práce je popis dalších dvou metod – přizpůsobených filtrů a využití výpočtu hessiánu pro tvorbu hranové reprezentace obsahu, který je stejně strohý jako v případě předchozí metody. Z textu práce není rovněž jasné, zdali realizace těchto dvou metod byla obsahem práce. Dále je navržen klasifikátor pomocí metody Support Vector Machine pro různé kombinace příznaků. Výsledky práce jsou srovnány se zlatým standardem na základě vyhodnocení veličiny označené jako ACC – ta však v práci není popsána ani vzorcem, ani slovně. V kapitole dvanáct jsou popsány realizované funkce. Zdrojový kód na str. 50 a 51 je pouze částí kódu odevzdaného na přiloženém CD a plně nekoresponduje s vývojovým diagramem na Obr. 12.2. Rovněž kód zobrazený v kapitole 12.4 je nefunkční – výpočet hodnot mimo povolené rozmezí okolo modu plochy cév v obraze nemůže podle zápisu fungovat. Na posledním řádku je rovněž patrný překlep v názvu funkce boxplot. Po formální stránce je práce na podprůměrné úrovni. V práci se vyskytuje celá řada překlepů, některé zkratky jsou psány malými písmeny (např. CCD, HRF) a bez řádného vysvětlení v textu (např. HRF, FOV). V práci je velké množství obrázků, bohužel na zhruba polovinu z nich chybí jakékoliv odkazy v textu nebo vysvětlující komentář (např. u Obr. 4.2, 5.1, 5.3, 5.4). U některých obrázků také chybí popisy os (např. u Obr. 5.1, 5.3, 7.1, a další). Čísla stran v práci nesedí s čísly stran dle Obsahu. Studentka někdy používá desetinné tečky místo čárek. Zadání práce nepovažuji za splněné kvůli chybné implementaci Gáborových filtrů a testování na šedotónovém obraze. Musím konstatovat, že práce ani po odborné, ani po formální stránce nedosahuje běžných standardů pro diplomové práce, a proto ji nedoporučuji k obhajobě. Práci hodnotím známkou nedostatečně (F – 35 bodů).
eVSKP id 84413