dc.contributor.advisor | Kubíček, Jan | |
dc.contributor.author | Vondál, Matouš | |
dc.date.accessioned | 2021-07-15T09:30:06Z | |
dc.date.available | 2021-07-15T09:30:06Z | |
dc.date.issued | 2021 | |
dc.identifier.other | OSD002 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10084/143895 | |
dc.description.abstract | Vizuální obrazová informace hraje důležitou roli téměř ve všech oblastech našeho života. V dnešní době je většina těchto informací reprezentována v digitální formě obrazu. Toto zobrazování je všudy přítomné od televizního obrazu, přes digitální fotografie, až po snímky CT. Tato práce se bude zabývat předzpracováním a následnou segmentací medicínských obrazů. Medicínské obrazy budou obsahovat záznamy z oblasti CT a MRI. Cílem této práce je aplikace předzpracování obrazu pomocí mediánové filtrace a následné použití metod Otsu prahování a K-means shlukovaní. Dosažené výsledky se použijí na zhodnocení výkonosti jednotlivých metod. Výkonost metod se bude hodnotit pomocí evaluačních parametrů. Použity budou parametry MSE, PSNR a index korelace. Celá práce je řešena v prostředí MATLAB. Z výsledné analýzy se získají důležité informace o vlastnostech vybraných metod. Práce bude zakončená návrhem vlastní laboratorní úlohy. | cs |
dc.description.abstract | Visual imaging information plays a fundamental role in almost every aspect of our lives. Nowadays, most of this information presents itself the digital form of an image. This kind of imagery is ubiquitous, from a television picture, digital photographs to a CT image. The thesis deals with pretreatment and the following segmentation of medical images. Medical images include footage from CT and MRI. The aim of the thesis is to evaluate the pretreatment image application using the median filter technique, successive by the usage of Otsu thresholding and K-means clustering methods. Attained results will be used for an efficient evaluation of each method used. The efficiency of the methods will be evaluated via evaluation parameters. MSE, PSNR, and a correlation coefficient will be used as the parameters for the evaluation. The entire thesis makes use of the MATLAB software. The final analysis processes the important information relating to the features of the method used. The thesis ends with the proposition of an educational laboratory task. | en |
dc.format.extent | 5254461 bytes | |
dc.format.mimetype | application/pdf | |
dc.language.iso | cs | |
dc.publisher | Vysoká škola báňská – Technická univerzita Ostrava | cs |
dc.subject | Prahování Otsu | cs |
dc.subject | shlukování K-means | cs |
dc.subject | mediánová filtrace | cs |
dc.subject | segmentace | cs |
dc.subject | Otsu thresholding | en |
dc.subject | K-means clustering | en |
dc.subject | the median filter | en |
dc.subject | segmentation | en |
dc.title | Metody regionální segmentace pro identifikaci objektů zájmu z medicínských obrazů – laboratorní úloha | cs |
dc.title.alternative | Regional Segmentation Methods for Objects of Interest Identification from Medical Images – a Laboratory Task | en |
dc.type | Bakalářská práce | cs |
dc.contributor.referee | Balážová, Klára | |
dc.date.accepted | 2021-06-04 | |
dc.thesis.degree-name | Bc. | |
dc.thesis.degree-level | Bakalářský studijní program | cs |
dc.thesis.degree-grantor | Vysoká škola báňská – Technická univerzita Ostrava. Fakulta elektrotechniky a informatiky | cs |
dc.description.department | 450 - Katedra kybernetiky a biomedicínského inženýrství | cs |
dc.contributor.consultant | Vilímek, Dominik | |
dc.thesis.degree-program | Elektrotechnika | cs |
dc.thesis.degree-branch | Biomedicínský technik | cs |
dc.description.result | velmi dobře | cs |
dc.identifier.sender | S2724 | |
dc.identifier.thesis | VON0069_FEI_B2649_3901R039_2021 | |
dc.rights.access | openAccess | |