ŠEJNOHOVÁ, M. Rentgenová počítačová tomografie embrya myši [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2015.
Práce diplomantky Marie Šejnohové byla během řešení rozdělena na dvě hlavní oblasti. V první fázi se studentka aktivně účastnila tomografických měření na dvou laboratorních CT systémech a studovala problematiku CT zobrazování a barvení měkkých tkání. Další část práce byla zaměřena na segmentaci chrupavčité tkáně myších embryí. Zde se studentka zabývala metodou nárůstu regionu a její implementací ve trojrozměrném prostoru. Ve finální fázi pak řešila vizualizaci segmentovaných struktur. Studentka pracovala na tomto tématu od počátku a samostatně. Na konzultacích diskutovala problémy související především s implementací metody v prostředí Matlab. Odevzdaný text sleduje zadání a je logicky strukturovaný. Typografická úprava není zcela korektní (prázdná místa na konci stránek, nové kapitoly nezačínají vždy na nové stránce, nejednotné formátování). Použité a citované práce jsou adekvátní. Celkově hodnotím práci stupněm B/82.
Předložená práce studentky Marie Šejnohové se věnuje segmentaci chrupavky čichového systému embrya myši v datech nasnímaných pomocí mikro-CT. V teoretické části práce se studentka věnuje popisu principu funkce tří mikrotomografických systémů, na kterých probíhalo měření, a metodikou barvení měkkých tkání. Tato část práce je napsána poměrně čtivě a, až na drobné výjimky, fakticky správně. Myší embrya byla skenována třemi různými mikro-CT systémy na třech různých pracovištích. Z práce však není úplně zřejmé, do jaké míry se studentka na měření (a také na barvení embryí) podílela. Před samotnou segmentací měla porovnat data sejmutá jednotlivými mikro-CT systémy vzhledem ke kvalitě obrazových dat a vhodnosti k segmentaci chrupavky čichového systému. Vlastní hodnocení kvality je založeno pouze na subjektivním pozorování. Očekával bych, že diplomová práce bude v tomto bodě více propracovaná a porovnání kvality dat bude založeno na objektivních parametrech (např. měření směrodatné odchylky šumu v (i třeba manuálně vybrané) homogenní oblasti obrazu, měření strmosti hran mezi chrupavkou a okolní tkání atd.). Pro vlastní segmentaci chrupavky čichového ústrojí byla vybrána metoda narůstání oblastí s předzpracováním za účelem zvýšení kontrastu mezi chrupavkou a okolní tkání a následnými morfologickými úpravami. Zde oceňuji přístup pro zdůraznění hran přičtením výsledku Cannyho detektoru k originálnímu obrazu. Postrádám zde ale informaci, zda byl testován vliv nastavení prahů Cannyho detektoru (podobně jako vliv nastavení parametrů transformací kontrastu v kap. 8). Stejně tak postrádám informaci, jaký tvar a velikost strukturního elementu byl použit pro následné morfologické operace. Výsledky segmentace jsou vyhodnoceny opět pouze subjektivně a to i přes fakt, že byl k dispozici standard v podobě manuální segmentace. Jako velmi zvláštní mi přijde závěr, že objem, ve kterém je segmentace provedena, ovlivňuje přesnost segmentace v jednom konkrétním řezu. Na straně 68 je zmíněno použití "Matlabovské" funkce imadjust, vhodnější by ovšem bylo popsat, co tato funkce provádí. Po odborné stránce práce neobsahuje příliš mnoho faktických chyb, vytkl bych zde pouze několik nepřesností (používání slova rozlišení bez upřesnění, o jaké rozlišení se jedná, místy používání termínu kontrast ve smyslu jas obrazu, termín adaptivní prahování se běžně využívá pro jinou metodu atd.). Formální stránka práce nevykazuje zásadní nedostatky, vytkl bych pouze používání slova "seedy" místo českého výrazu semínka, některé chybějící citace (jsou místo nich pouze prázdné závorky), občasné překlepy a drobné chyby. Práce jako celek je čtivá a má logickou stavbu, vzhledem k výše zmíněným nedostatkům ji hodnotím stupněm C - 70b.
eVSKP id 84453