Zobrazit minimální záznam

Automatic Registration of Images Using Distance Transform
dc.contributor.advisorDaneš, Jan
dc.creatorViták, Tomáš
dc.date.accessioned2018-09-18T09:52:42Z
dc.date.available2018-09-18T09:52:42Z
dc.date.issued2009
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11956/19269
dc.description.abstractDistanční transformace se používá k předzpracování obrazových dat u korelačních metod automatické registrace digitálních obrazů. Na našem pracovišti jsme ověřili algoritmus automatické registrace obrazu s výpočtem distanční transformace metodou 4SSED+ při hodnocení kontrolních a dynamických vyšetření, kde došlo ke změně polohy pacienta. V předkládané práci provádíme na zjednodušených dvourozměrných obrazových datech rozbor šesti nejznámějších algoritmů distanční transformace (algoritmus 4SSED, 4SSED+, SaitoXY, SaitoYX, Maurer, Eggers), z nich vybíráme pro účely automatické registrace nejvhodnější algoritmus distanční transformace (4SSED+) a následně ho používáme při automatickém prostorovém srovnání T1 vážených obrazů souboru 76 kontrolních MR vyšetřeních mozku u pacientů s roztroušenou sklerosou. Práce dokazuje, že vhodně vybraný a implementovaný algoritmus automatické registrace s použitím distanční transformace může být stejně přesný 5 jako manuální metoda srovnání a přitom mnohem rychlejší. V práci bylo provedeno zhodnocení výsledků automatické registrace manuální opravou prostorového srovnání. Z téměř zanedbatelných naměřených korekčních hodnot subpixelového posunu a malých rotačních úhlů u výše zmíněného souboru 76 MR vyšetření a následně z jejich statistických charakteristik vyplývá vysoká přesnost...cs_CZ
dc.description.abstractThe distance transform is used for the preprocessing of image data for correlation methods of automatic registration of digital images. In our department the algorithm of automatic registration of images with the distance transform calculation by 4SSED+ method is used for the images of control and dynamic investigations, where there was a change in the position of the patient. In this thesis we analyze six best known distance transform algorithms on the simplified set of image data (4SSED, 4SSED+, SaitoXY, SaitoYX, Maurer, Eggers algorithms) and from those we choose the most suitable one for the purposes of automatic registration (4SSED+) and subsequently we use it in automatic registration of T1W images of a set of 76 MR examinations of head in patients with multiple sclerosis. This thesis proves that appropriately chosen and implemented algorithm of automatic registration with the use of distance transform can be as accurate as a manual method of registration and much faster. We performed the assessment of accuracy of 7 automatic registration with manual correction. From the nearly negligible correction values of subpixel shift and small rotation angles in the aforementioned set of 76 MR investigations and subsequently from their statistical characteristics the high accuracy of the used algorithm is apparent.en_US
dc.languageČeštinacs_CZ
dc.language.isocs_CZ
dc.publisherUniverzita Karlova, 1. lékařská fakultacs_CZ
dc.titleUplatnění algoritmů distanční transformace při automatické registraci digitálních obrazůcs_CZ
dc.typedizertační prácecs_CZ
dcterms.created2009
dcterms.dateAccepted2009-03-26
dc.description.departmentDepartment of Radiodiagnostics First Faculty of Medicine Charles University in Pragueen_US
dc.description.departmentRadiodiagnostická klinika 1. LF UK a VFN v Prazecs_CZ
dc.description.facultyFirst Faculty of Medicineen_US
dc.description.faculty1. lékařská fakultacs_CZ
dc.identifier.repId70010
dc.title.translatedAutomatic Registration of Images Using Distance Transformen_US
dc.contributor.refereeŠámal, Martin
dc.contributor.refereeChudáček, Zdeněk
dc.identifier.aleph001127810
thesis.degree.namePh.D.
thesis.degree.leveldoktorskécs_CZ
thesis.degree.discipline-cs_CZ
thesis.degree.discipline-en_US
thesis.degree.programMedical Biophysicsen_US
thesis.degree.programLékařská biofyzikacs_CZ
uk.thesis.typedizertační prácecs_CZ
uk.taxonomy.organization-cs1. lékařská fakulta::Radiodiagnostická klinika 1. LF UK a VFN v Prazecs_CZ
uk.taxonomy.organization-enFirst Faculty of Medicine::Department of Radiodiagnostics First Faculty of Medicine Charles University in Pragueen_US
uk.faculty-name.cs1. lékařská fakultacs_CZ
uk.faculty-name.enFirst Faculty of Medicineen_US
uk.faculty-abbr.cs1.LFcs_CZ
uk.degree-discipline.cs-cs_CZ
uk.degree-discipline.en-en_US
uk.degree-program.csLékařská biofyzikacs_CZ
uk.degree-program.enMedical Biophysicsen_US
thesis.grade.csProspěl/acs_CZ
thesis.grade.enPassen_US
uk.abstract.csDistanční transformace se používá k předzpracování obrazových dat u korelačních metod automatické registrace digitálních obrazů. Na našem pracovišti jsme ověřili algoritmus automatické registrace obrazu s výpočtem distanční transformace metodou 4SSED+ při hodnocení kontrolních a dynamických vyšetření, kde došlo ke změně polohy pacienta. V předkládané práci provádíme na zjednodušených dvourozměrných obrazových datech rozbor šesti nejznámějších algoritmů distanční transformace (algoritmus 4SSED, 4SSED+, SaitoXY, SaitoYX, Maurer, Eggers), z nich vybíráme pro účely automatické registrace nejvhodnější algoritmus distanční transformace (4SSED+) a následně ho používáme při automatickém prostorovém srovnání T1 vážených obrazů souboru 76 kontrolních MR vyšetřeních mozku u pacientů s roztroušenou sklerosou. Práce dokazuje, že vhodně vybraný a implementovaný algoritmus automatické registrace s použitím distanční transformace může být stejně přesný 5 jako manuální metoda srovnání a přitom mnohem rychlejší. V práci bylo provedeno zhodnocení výsledků automatické registrace manuální opravou prostorového srovnání. Z téměř zanedbatelných naměřených korekčních hodnot subpixelového posunu a malých rotačních úhlů u výše zmíněného souboru 76 MR vyšetření a následně z jejich statistických charakteristik vyplývá vysoká přesnost...cs_CZ
uk.abstract.enThe distance transform is used for the preprocessing of image data for correlation methods of automatic registration of digital images. In our department the algorithm of automatic registration of images with the distance transform calculation by 4SSED+ method is used for the images of control and dynamic investigations, where there was a change in the position of the patient. In this thesis we analyze six best known distance transform algorithms on the simplified set of image data (4SSED, 4SSED+, SaitoXY, SaitoYX, Maurer, Eggers algorithms) and from those we choose the most suitable one for the purposes of automatic registration (4SSED+) and subsequently we use it in automatic registration of T1W images of a set of 76 MR examinations of head in patients with multiple sclerosis. This thesis proves that appropriately chosen and implemented algorithm of automatic registration with the use of distance transform can be as accurate as a manual method of registration and much faster. We performed the assessment of accuracy of 7 automatic registration with manual correction. From the nearly negligible correction values of subpixel shift and small rotation angles in the aforementioned set of 76 MR investigations and subsequently from their statistical characteristics the high accuracy of the used algorithm is apparent.en_US
uk.file-availabilityV
uk.publication.placePrahacs_CZ
uk.grantorUniverzita Karlova, 1. lékařská fakulta, Radiodiagnostická klinika 1. LF UK a VFN v Prazecs_CZ
thesis.grade.codeP
dc.identifier.lisID990011278100106986


Soubory tohoto záznamu

Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail

Tento záznam se objevuje v následujících sbírkách

Zobrazit minimální záznam


© 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