Show simple item record

Gradientní segmentace snímků očního pozadí
dc.contributor.advisorŠikudová, Elena
dc.creatorGoliaš, Matúš
dc.date.accessioned2021-07-20T09:02:18Z
dc.date.available2021-07-20T09:02:18Z
dc.date.issued2021
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11956/127781
dc.description.abstractNázov práce: Gradientová segmentácia snímok očného pozadia Autor: Matúš Goliaš Katedra: Katedra softwaru a výuky informatiky Vedúci práce: Doc. RNDr. Elena Šikudová PhD., Katedra softwaru a výuky informatiky Abstrakt: V posledných rokoch sa zvýšilo využívanie automatických metód v lekárskej diag- nostike. Značný počet publikácií bol zameraných na analýzu očných poškodení a chorôb. Jedným z najzávažnejších ochorení oka je zelený zákal (glaukóm). Spôsobuje poškodenie očných nervov a postupnú stratu zraku. Podstatný krok k rýchlejšej diagnóze tejto choroby je presná segmentácia terča zrakového nervu a jeho exkavácie. Táto úloha je náročná z dôvodu mnohých druhov poškodenia očnej sietnice, rôznych prístupov k získavaniu obrázkov očného pozadia a chýb spôsobených zachytávaním obrazu v kamere. Táto práca popisuje prahovací al- goritmus založený na postupnom zlepšovaní zvoleného prahu pre segmentáciu terča zrakového nervu. Definujeme funkciu podobnosti objektu k terču ako ria- diaci prvok vylepšovania prahu. Následne poskytneme algoritmus pre nájdenie ex- kavácie zrakového nervu založený na klasifikácií superpixelov. Predkladáme prí- stup používajúci gradientom zosilnené rozhodovacie stromy, ktoré ukazujú lepšie výsledky oproti náhodnému lesu a mechanizmus podporných vektorov. Ďalej vy- hodnotíme predstavené...cs_CZ
dc.description.abstractTitle: Gradient boosted segmentation of retinal fundus images Author: Matúš Goliaš Department: Department of Software and Computer Science Education Supervisor: Doc. RNDr. Elena Šikudová PhD., Department of Software and Computer Science Education Abstract: Over the recent years, there has been an increase in the use of automatic methods in medical diagnosis. A significant number of publications have analysed eye disorders and diseases. One of the most severe eye conditions is glaucoma. It damages optic nerves and causes gradual loss of vision. An essential step towards a faster diagnosis of this disease is accurate segmentation of the optic disc and cup. This task is difficult due to many retinal defects, different image acquisition techniques, and artefacts caused by imaging devices. This thesis describes an iterative threshold-based algorithm for extraction of the optic disc. An objective function quantifying object similarity to the optic disc is defined to direct the iteration. Following that, we introduce a superpixel-based classification algorithm for extraction of the optic cup. We propose the use of gradient boosted decision trees which outperform random forest and support vector machine. In addition, we evaluate the proposed algorithms and their alternatives on a publicly available retinal fundus...en_US
dc.languageEnglishcs_CZ
dc.language.isoen_US
dc.publisherUniverzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultacs_CZ
dc.subjectgradient boosted trees|superpixly|slepá skvrna|oční nervcs_CZ
dc.subjectoptic disc|optic cup|gradient boosted trees|superpixelsen_US
dc.titleGradient boosted segmentation of retinal fundus imagesen_US
dc.typediplomová prácecs_CZ
dcterms.created2021
dcterms.dateAccepted2021-06-29
dc.description.departmentDepartment of Software and Computer Science Educationen_US
dc.description.departmentKatedra softwaru a výuky informatikycs_CZ
dc.description.facultyMatematicko-fyzikální fakultacs_CZ
dc.description.facultyFaculty of Mathematics and Physicsen_US
dc.identifier.repId235445
dc.title.translatedGradientní segmentace snímků očního pozadícs_CZ
dc.contributor.refereeŠkovierová, Júlia
thesis.degree.nameMgr.
thesis.degree.levelnavazující magisterskécs_CZ
thesis.degree.disciplineComputer Graphics and Game Developmenten_US
thesis.degree.disciplinePočítačová grafika a vývoj počítačových hercs_CZ
thesis.degree.programInformatikacs_CZ
thesis.degree.programComputer Scienceen_US
uk.thesis.typediplomová prácecs_CZ
uk.taxonomy.organization-csMatematicko-fyzikální fakulta::Katedra softwaru a výuky informatikycs_CZ
uk.taxonomy.organization-enFaculty of Mathematics and Physics::Department of Software and Computer Science Educationen_US
uk.faculty-name.csMatematicko-fyzikální fakultacs_CZ
uk.faculty-name.enFaculty of Mathematics and Physicsen_US
uk.faculty-abbr.csMFFcs_CZ
uk.degree-discipline.csPočítačová grafika a vývoj počítačových hercs_CZ
uk.degree-discipline.enComputer Graphics and Game Developmenten_US
uk.degree-program.csInformatikacs_CZ
uk.degree-program.enComputer Scienceen_US
thesis.grade.csVýborněcs_CZ
thesis.grade.enExcellenten_US
uk.abstract.csNázov práce: Gradientová segmentácia snímok očného pozadia Autor: Matúš Goliaš Katedra: Katedra softwaru a výuky informatiky Vedúci práce: Doc. RNDr. Elena Šikudová PhD., Katedra softwaru a výuky informatiky Abstrakt: V posledných rokoch sa zvýšilo využívanie automatických metód v lekárskej diag- nostike. Značný počet publikácií bol zameraných na analýzu očných poškodení a chorôb. Jedným z najzávažnejších ochorení oka je zelený zákal (glaukóm). Spôsobuje poškodenie očných nervov a postupnú stratu zraku. Podstatný krok k rýchlejšej diagnóze tejto choroby je presná segmentácia terča zrakového nervu a jeho exkavácie. Táto úloha je náročná z dôvodu mnohých druhov poškodenia očnej sietnice, rôznych prístupov k získavaniu obrázkov očného pozadia a chýb spôsobených zachytávaním obrazu v kamere. Táto práca popisuje prahovací al- goritmus založený na postupnom zlepšovaní zvoleného prahu pre segmentáciu terča zrakového nervu. Definujeme funkciu podobnosti objektu k terču ako ria- diaci prvok vylepšovania prahu. Následne poskytneme algoritmus pre nájdenie ex- kavácie zrakového nervu založený na klasifikácií superpixelov. Predkladáme prí- stup používajúci gradientom zosilnené rozhodovacie stromy, ktoré ukazujú lepšie výsledky oproti náhodnému lesu a mechanizmus podporných vektorov. Ďalej vy- hodnotíme predstavené...cs_CZ
uk.abstract.enTitle: Gradient boosted segmentation of retinal fundus images Author: Matúš Goliaš Department: Department of Software and Computer Science Education Supervisor: Doc. RNDr. Elena Šikudová PhD., Department of Software and Computer Science Education Abstract: Over the recent years, there has been an increase in the use of automatic methods in medical diagnosis. A significant number of publications have analysed eye disorders and diseases. One of the most severe eye conditions is glaucoma. It damages optic nerves and causes gradual loss of vision. An essential step towards a faster diagnosis of this disease is accurate segmentation of the optic disc and cup. This task is difficult due to many retinal defects, different image acquisition techniques, and artefacts caused by imaging devices. This thesis describes an iterative threshold-based algorithm for extraction of the optic disc. An objective function quantifying object similarity to the optic disc is defined to direct the iteration. Following that, we introduce a superpixel-based classification algorithm for extraction of the optic cup. We propose the use of gradient boosted decision trees which outperform random forest and support vector machine. In addition, we evaluate the proposed algorithms and their alternatives on a publicly available retinal fundus...en_US
uk.file-availabilityV
uk.grantorUniverzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, Katedra softwaru a výuky informatikycs_CZ
thesis.grade.code1
uk.publication-placePrahacs_CZ
uk.thesis.defenceStatusO


Files in this item

Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record


© 2017 Univerzita Karlova, Ústřední knihovna, Ovocný trh 560/5, 116 36 Praha 1; email: admin-repozitar [at] cuni.cz

Za dodržení všech ustanovení autorského zákona jsou zodpovědné jednotlivé složky Univerzity Karlovy. / Each constituent part of Charles University is responsible for adherence to all provisions of the copyright law.

Upozornění / Notice: Získané informace nemohou být použity k výdělečným účelům nebo vydávány za studijní, vědeckou nebo jinou tvůrčí činnost jiné osoby než autora. / Any retrieved information shall not be used for any commercial purposes or claimed as results of studying, scientific or any other creative activities of any person other than the author.

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Theme by 
@mire NV