but.committee	prof. Ing. Adam Herout, Ph.D. (předseda) doc. Ing. Ondřej Ryšavý, Ph.D. (místopředseda) doc. RNDr. Milan Češka, Ph.D. (člen) Ing. Tomáš Martínek, Ph.D. (člen) Ing. Michal Španěl, Ph.D. (člen)	cs
but.defence	Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm A. Otázky u obhajoby: Jakým způsobem bývá obvykle detekována fovea a jakým způsobem jste ji detekoval vy (psal jste o experimentech nad databázemi)? Jak náročné by bylo rozšířit výsledné řešení o některé další nemoci?	cs
but.jazyk	čeština (Czech)
but.program	Informační technologie	cs
but.result	práce byla úspěšně obhájena	cs
dc.contributor.advisor	Maruniak, Lukáš	cs
dc.contributor.author	Koštialik, Daniel	cs
dc.contributor.referee	Semerád, Lukáš	cs
dc.date.accessioned	2019-04-03T22:46:38Z
dc.date.available	2019-04-03T22:46:38Z
dc.date.created	2017	cs
dc.description.abstract	Diabetická retinopatia a vekom podmienená makulárna degenerácia patria medzi najčastejšie ochorenia sietnice, ktoré spôsobujú čiastočnú alebo úplnú slepotu. Cieľom tejto práce je navrhnúť a implementovať software schopný automaticky detegovať príznaky uvedených chorôb zo snímok sietnice oka. Algoritmus detekcie je založený na segmentácii obrazu na oblasti pomocou metódy growing region a ich následnej analýze. Pri detekcii príznakov je potrebné degekovať aj prvky sietnice ako optický disk, makula a krvné riečisko, ktoré nepriaznivo ovplyvňujú detekciu. Pri vyhodnocovaní bolo použitých 259 snímok a algoritmus dosahoval citlivosť nad 90 %. Jedným z potencionálne praktických využití tohto algoritmu je, v spojení s hardwarom a optickým prístrojom, pri globálnom screeningu obyvateľstva. Vďaka automatickej detekcii je možné zistiť prítomnosť príznakov a včas zahájiť liečbu.	cs
dc.description.abstract	Diabetic retinopathy and age related macular degeneration are among the most common eye retina diseases, which cause partial or complete blindness. The main goal of this thesis is to design and implement software for automatic detection of symptoms from eye fundus images. The detection algorithm is based on the image segmentation by region growing method and afterwards analysis. Determination of retina objects such as optic disc, macula and blood vessels is important prior symptoms detection as they can adversely affect the results of the analysis. Total 259 images were analysed and algorithm reaches more than 90 % average success rate. The algorithm, in combination with appropriate hardware and optic mechanism, forms one of practical application in global population screening. Thanks the automatic detection it is possible to determine the presence of symptoms and start an early treatment.	en
dc.description.mark	A	cs
dc.identifier.citation	KOŠTIALIK, D. Detekce chorob v snímku sítnice oka [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2017.	cs
dc.identifier.other	106363	cs
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11012/69662
dc.language.iso	cs	cs
dc.publisher	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií	cs
dc.rights	Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení	cs
dc.subject	sietnica oka	cs
dc.subject	choroby oka	cs
dc.subject	diabetická retinopatia	cs
dc.subject	vekom podmienená makulárna degenerácia	cs
dc.subject	spracovanie obrazu	cs
dc.subject	OpenCV	cs
dc.subject	C++	cs
dc.subject	eye retina	en
dc.subject	eye disease	en
dc.subject	diabetic retinopathy	en
dc.subject	age related macular degeneration	en
dc.subject	image processing	en
dc.subject	OpenCV	en
dc.subject	C++	en
dc.title	Detekce chorob v snímku sítnice oka	cs
dc.title.alternative	Disease Detection in Eye Retina Image	en
dc.type	Text	cs
dc.type.driver	bachelorThesis	en
dc.type.evskp	bakalářská práce	cs
dcterms.dateAccepted	2017-06-14	cs
dcterms.modified	2020-05-10-16:13:02	cs
eprints.affiliatedInstitution.faculty	Fakulta informačních technologií	cs
sync.item.dbid	106363	en
sync.item.dbtype	ZP	en
sync.item.insts	2021.11.22 23:59:35	en
sync.item.modts	2021.11.22 23:24:23	en
thesis.discipline	Informační technologie	cs
thesis.grantor	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav inteligentních systémů	cs
thesis.level	Bakalářský	cs
thesis.name	Bc.	cs

Detekce chorob v snímku sítnice oka

Files

Original bundle

Collections