Segmentační model pro automatickou detekci sleziny z CT obrazů a kvantifikaci radiofarmaka z PET obrazů

dc.contributor.advisorKubíček, Jan
dc.contributor.authorŠkolníková, Simona
dc.contributor.refereeMarič, Ljiljana
dc.date.accepted2023-06-01
dc.date.accessioned2023-06-23T08:45:42Z
dc.date.available2023-06-23T08:45:42Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractDiplomová práce je zaměřena na problematiku segmentačního modelu detekce sleziny na CT obrazech a následnou registraci obrazu sleziny na PET snímcích. Tato práce je zpracovaná na reálných obrazových datech. Pro přesné detekování sleziny od ostatních tkání se nejdříve realizovalo předzpracování obrazu a následně byla segmentace sleziny porovnána vůči zlatému standardu. Prováděla se zde segmentace založená na metodě s hranami a bez hran, kdy metoda bez hran byla mnohem efektivnější a přesnější v porovnání se segmentací založenou na hranách. Poté se provedla registrace obrazu na PET snímcích, což umožňovalo přesné zjištění distribuce radiofarmaka ve slezině vůči játrům. Celá praktická část práce se vytvářela v počítačovém prostředí MATLABu a následné výsledky byly realizovány v programu Microsoft Excel. Po statickém zhodnocení výsledky ukázaly, že využití daného segmentačního modelu a následná kvantifikace radiofarmaka je přínosná pro diagnostiku a léčbu probandů s onemocněním neboli patologií sleziny.cs
dc.description.abstractThe thesis is focused on the issue of a segmentation model for spleen detection on CT images and subsequent registration of spleen images on PET scans. This work is processed on real image data. To accurately detect the spleen from other tissues, image preprocessing was first performed and then spleen segmentation was compared to the gold standard. Segmentation was performed using edge-based and edgeless-based methods, with the edgeless-based method being much more efficient and accurate compared to the edge-based segmentation. Then, image registration was performed on PET scans, which allowed for accurate determination of radioisotope distribution in the spleen relative to the liver. The entire practical part of the work was created in the MATLAB computer environment and the subsequent results were realized in Microsoft Excel. After static evaluation, the results showed that the use of the given segmentation model and subsequent quantification of the radioisotope is beneficial for the diagnosis and treatment of subjects with spleen disease or pathology.en
dc.description.department450 - Katedra kybernetiky a biomedicínského inženýrstvícs
dc.description.resultvýborněcs
dc.format.extent6644756 bytes
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.otherOSD002
dc.identifier.senderS2724
dc.identifier.thesisSKO0209_FEI_N0988A060001_2023
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10084/150317
dc.language.isocs
dc.publisherVysoká škola báňská – Technická univerzita Ostravacs
dc.rights.accessopenAccess
dc.subjectslezinacs
dc.subjectsegmentace založená na metodě s hranami a bez hrancs
dc.subjectregistrace obrazucs
dc.subjectdistribuce radiofarmakacs
dc.subjectCTcs
dc.subjectPETcs
dc.subjectspleenen
dc.subjectedge-based and non-edge-based segmentationen
dc.subjectimage registrationen
dc.subjectradiopharmaceutical distributionen
dc.subjectCTen
dc.subjectPETen
dc.thesis.degree-grantorVysoká škola báňská – Technická univerzita Ostrava. Fakulta elektrotechniky a informatikycs
dc.thesis.degree-levelMagisterský studijní programcs
dc.thesis.degree-nameIng.
dc.thesis.degree-programBiomedicínské inženýrstvícs
dc.titleSegmentační model pro automatickou detekci sleziny z CT obrazů a kvantifikaci radiofarmaka z PET obrazůcs
dc.title.alternativeSegmentation Model for Automatic Detection of Spleen from CT Images and Quantification of Radiopharmaceuticals from PET Imagesen
dc.typeDiplomová prácecs

Files

Original bundle

Now showing 1 - 5 out of 5 results
Loading...
Thumbnail Image
Name:
SKO0209_FEI_N0988A060001_2023.pdf
Size:
6.34 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Text práce
Loading...
Thumbnail Image
Name:
SKO0209_FEI_N0988A060001_2023_zadani.pdf
Size:
81.4 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Zadání
Loading...
Thumbnail Image
Name:
SKO0209_FEI_N0988A060001_2023_priloha.zip
Size:
243.35 MB
Format:
Unknown data format
Description:
Příloha
Loading...
Thumbnail Image
Name:
SKO0209_FEI_N0988A060001_2023_posudek_vedouci_Kubicek_Jan.pdf
Size:
147.87 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Posudek vedoucího – Kubíček, Jan
Loading...
Thumbnail Image
Name:
SKO0209_FEI_N0988A060001_2023_posudek_oponent_Maric_Ljiljana.pdf
Size:
144.65 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Posudek oponenta – Marič, Ljiljana