Bakalářská práce

Metody rozpoznávání pro analýzu obrazových dat

Pattern recognition methods for image data analysis

Tereza Dufková, učo 390898
Anotace

Práce je zaměřena na oblast analýzy obrazů, především na možnost využití rozpoznávání obrazů z magnetické rezonance mozku při diagnostice schizofrenie. Data jsou zpracována optimalizovanou morfometrií založenou na voxelech a vstupují do algoritmů už jako vyhlazené obrazy koncentrace šedé mozkové hmoty. Pro klasifikaci je použita lineární diskriminační analýza a metoda podpůrných vektorů, jejichž úspěšnost …více

Abstract

The thesis is focussed on the pattern recognition, mainly on the use of the pattern recognition of the magnetic resonance imaging in diagnosis of schizophrenia. The data are preprocessed by the voxel-based morphometry and the inputs of the algorithms are smoothed gray matter images. There were applied two methods for the classification, linear discriminant analysis and support vector machine, which …více

Klíčová slova
schizofrenie magnetická rezonance mozku MR MRI rozpoznávání obrazů analýza obrazu lineární diskriminační analýza LDA SVM metoda podpůrných vektorů Matlab toolbox srovnávání klasifikátorů McNemarův test klasifikace schizophrenia magnetic resonance imaging pattern recognition image analysis linear discriminant analysis support vector machine comparing classifiers McNemar Test classification
Zadání práce

Cílem práce je seznámit se s metodami rozpoznávání využitelnými pro analýzu rozsáhlých obrazových dat. Studentka si nastuduje a osvojí jednotlivé kroky rozpoznávání obrazů, tedy přípravu obrazových dat pro analýzu, výběr příznaků a klasifikaci obrazů do definovaných tříd. V teoretické části se studentka zaměří na rešerši dostupných toolboxů pro rozpoznávání obrazů implementovaných v MATLABu a v praktické části srovná úspěšnost klasifikace souboru obrazů pomocí vybraných klasifikačních metod.

Literatura:

  1. BISHOP C., 2006: Pattern Recognition and Machine Learning. Springer, New York, 738 pp.
  2. KUNCHEVA L. I., 2004: Combining Pattern Classifiers: Methods and Algorithms. Wiley-Interscience, New Jersey, 376 pp.
  3. DUDA R. O., HART P. E., STORK D. G., 2000: Pattern Classification. Wiley-Interscience, New York, 680 pp.
Administrativní informace
Práce zkontrolována:
27. 5. 2014 10:24, RNDr. Eva Koriťáková, Ph.D., učo 184380
Plný text práce
3,9 MB / soubor PDF
Přílohy (2)
Jazyk práce
čeština čeština
Termín obhajoby
23. 6. 2014
Práce byla úspěšně obhájena

Vedoucí

RNDr. Eva Koriťáková, Ph.D., učo 184380
IBA SpolP LF MU

Oponent

prof. Ing. Daniel Schwarz, Ph.D., učo 195581
Citovat tuto práci
Masarykova univerzita Přírodovědecká fakulta
Studijní program
Experimentální biologie
Obor

Práce na příbuzné téma

Seznam prací, které mají shodná klíčová slova.

Podobné práce

  • Přidání souboru

    Soubor nebo složku lze nahrát pomocí tlačítka Přidat.

  • Další operace se soubory

    Podrobnosti lze zjistit označením příslušného řádku.

  • Pohled pro experty

    Pro častou práci je možné zvolit režim Více možností.

  • Vyhledávání souborů

    Vyhledávaný výraz můžete zadat přímo do adresního řádku.

  • Rychlý přístup k souborům

    Pomocí funkce Nedávné je možné se rychle vrátit k právě prohlíženým souborům. Oblíbené soubory je také možné označit Hvězdičkou.