Segmentace biomedicínských obrazových dat na základě aktivních kontur

Abstract

V této bakalářské práci se řeší téma současných metod pro automatickou segmentaci retinálních lézí a optického disku. BP pojímá úvod do zpracování obrazu, typy formátů obrázků, rešerši na téma segmentace na bázi aktivních kontur z obrazu. V praktické části se práce zabývá zadním segmentem oka, pořizováním snímků přístrojem RetCam3, fyziologickými a patologickými nálezy u těžce nedonošených dětí, předzpracování obrazu, implementací aktivních kontur, segmentací retinálních obrazů, použitými metodami a výpočtem parametrů retinálních lézí a optického disku. Algoritmus byl otestován na vybraných 33 snímcích od jedenácti pacientů z jedné databáze snímků, které byly pořízeny na přístroji RetCam3. Výstupy segmentace jsou sepsány v závěru. Gaussovský šum dokonale znehodnotil snímek natolik, že následná segmentace retinálních lézí není možná.

This bachelor thesis deals with the topic of current methods for automatic segmentation of retinal lesions and optical disk. BP includes an introduction to image processing, types of image formats, research on segmentation based on active contours from the image. In the practical part, the work deals with the posterior segment of the eye, RetCam3 imaging, physiological and pathological findings in premature infants, image preprocessing, implementation of active contours, segmentation of retinal images, methods used and calculation of retinal lesion and optical disc parameters. The algorithm was tested on selected 33 images from eleven patients from one database of images taken on the RetCam3 device. The outputs of segmentation are written in the conclusion. Gaussian noise completely degraded the image to such an extent that subsequent segmentation of retinal lesions is not possible.