Podrobnosti studentského projektu

Seznam
Téma:Automatická detekce ischemické léze z MR obrazových dat u cévní mozkové příhody
Katedra: Algoritmy pro biomedicínské zobrazování
Vedoucí:doc. MUDr. Jakub Otáhal, Ph.D.
Vypsáno jako:Diplomová práce, Bakalářská práce, Semestrální projekt
Popis:Cévní mozková příhoda (mrtvice) je jedním z nejčastějších onemocnění a příčin úmrtí celosvětově. Zásadní krok při jejím vyšetření je segmentace poškozené tkáně na obrazech z magnetické resonance. V současné klinické praxi se segmentace provádí manuálním obkreslováním a kvůli tomu je velmi časově náročná a výsledky podléhají značné subjektivitě. Cílem této práce je celý proces zrychlit přidáním prvků automatické segmentace obrazu.
Práce bude probíhat v úzké spolupráci s Fakultní nemocnicí v Motole a neurovědci z EpiReC zabývající se dlouhodobě problematikou cévní mozkové příhody a souvisejících onemocnění.
Téma propojuje technické znalosti (zpracování obrazu, návrh algoritmů) s lékařským prostředím neurověd.

vedoucí
doc. MUDr. Jakub Otáhal, Ph.D.
Ing. David Kala
Literatura: • Maier, O. et al. (2017) ‘ISLES 2015 - A public evaluation benchmark for ischemic stroke lesion segmentation from multispectral MRI’, Medical Image Analysis, 35, pp. 250–269. doi: 10.1016/j.media.2016.07.009.
• Ito, K. L., Kim, H. and Liew, S.-L. (no date) ‘A comparison of automated lesion segmentation approaches for chronic stroke T1-weighted MRI data Author Names and Affiliations’. doi: 10.1101/441451.

• Subbanna, N. K. et al. (2019) ‘Stroke Lesion Segmentation in FLAIR MRI Datasets Using Customized Markov Random Fields’, Frontiers in Neurology. Frontiers, 10, p. 541. doi: 10.3389/fneur.2019.00541.
Za obsah zodpovídá: Petr Pošík