Analýza struktury obrazu karotidového plátu s použitím deskriptorů a hlubokého učení

Abstract

Tématem této diplomové práce je analýza struktury obrazu aterosklerotického plátu v karotidě, pro kterou se používají deskriptory a hluboké učení. Hlavním cílem práce je vyhodnocení možností využití hlubokého učení pro odhad rizika ulomení aterosklerotického plátu, které se provádí v rámci vlastního výzkumu. V teoretické části jsou shromážděny informace o segmentaci obrazu, technikách detekce významných bodů v obrazech a postupech měření objektů pro příznakové rozpoznání. Dále jsou také uvedeny příznakové metody analýzy obrazu a je charakterizována neuronová síť s využitím algoritmu zpětného šíření chyby. Součástí teoretické části je popis karotid a aterosklerotických plátů, které mohou být identifikovány právě prostřednictvím analýzy struktury obrazu. V praktické části je realizován projekt, jehož úkolem je analyzovat soubor snímků karotidových tepen, kde existuje riziko ulomení časti aterosklerotických plátů. Na konci práce došlo k vyhodnocení výsledků a k určení deskriptorů, které se ukázaly jako nejdůležitější při odhadu rizika.