MATULA, J. Segmentace chrupavčité tkáně ve 3D mikro CT snímcích myších embryí [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2019.
Student Bc. Jan Matula se ve své práci zabýval problematikou segmentace chrupavčité tkáně v mikroCT datech myších embryí s využitím moderních metod strojového učení. Práce je psána srozumitelně a kapitoly vhodně navazují. Formální úroveň práce je na velmi dobré úrovni. Student vhodně citoval a využíval relevantních zdrojů. Student během řešení diplomové práce prokázal schopnosti samostatně pracovat a přicházel s vlastními nápady zlepšení. Na konzultace přicházel vždy připraven s konkrétními dotazy. Student se se svou prací zúčastnil studentské konference EEICT 2019 a umístil se na 3. místě. Dosažené výsledky se jeví jako slibné a umožňují využití navržené metodiky a realizovaného softwaru pro následné automatické zpracování daných obrazových dat. Dále přikládám posudek konzultanta Ing. Jakuba Šalplachty z laboratoří CEITEC: „Student Jan Matula se v rámci řešení své diplomové práce zapojil do mezinárodního vědeckého projektu zabývajícího se studiem vývoje obličeje savců, jehož se Laboratoř rentgenové počítačové tomografie ve výzkumném centru CEITEC VUT účastní. Jeho úlohou pro tento projekt i pro samotné řešení diplomové práce byla segmentace chrupavčité tkáně myších embryí na základě mikroCT dat. Cílem konkrétně bylo navrhnout plně automatický segmentační postup, jež by nahradil časově náročnou manuální segmentaci, jež byla doposud využívána. Velmi kladně hodnotím, že student pro své řešení zvolil přístup využívající metod strojového učení, a to konkrétně konvolučních sítí, což je velmi aktuální problematika jak ve vědecké a soukromé sféře. Po celou dobu řešení student velmi zodpovědně a aktivně přistupoval ke své práci a velmi kladně také hodnotím jeho zapojení do týmu naší laboratoře. Celkově tuto spolupráci hodnotím jak pro naši laboratoř, tak pro celý mezinárodní projekt jako velmi přínosnou.“ Všechny body zadání práce považuji za splněné a celkově práci hodnotím stupněm A (100 bodů).
Student Jan Matula se ve své práci zabýval segmentací chrupavčité tkáně myších embryí v mikro-CT datech pomocí metod strojového učení, kde využil předtrénovanou konvoluční neuronovou síť s architekturou U-Net. Formální úroveň práce je na velmi dobré úrovni a student citoval dostatečné množství relevantních zdrojů. Práce je velmi dobře strukturována a obsahuje dostatečnou diskuzi výsledků. Autor prokazuje funkčnost navržené metody srovnáním s několika standardními (i pokročilejšími) segmentačními technikami. V práci lze nalézt pouze velmi drobné nedostatky. U popisu jednoho neuronu chybí zmínka o významu prahu. Hodnoty parametrů Tversky koeficientu by bylo vhodnější otestovat namísto využití hodnot optimálních pro jiná data. Celkově je práce na vysoké úrovni. Práci doporučuji k obhajobě a hodnotím stupněm A (99 bodů).
eVSKP id 118361