Multirezoluční výběr příznaků pro rozpoznávání v obrazech mozku z magnetické rezonance

Mgr. Petr Dluhoš

Diplomová práce

Multiresolution feature selection for recognition in magnetic resonance brain images

Anotace:

Diplomová práce se zabývá metodami strojového učení pro automatické rozpoznávání a počítačovou podporu diagnostiky neuropsychiatrických poruch z obrazových dat. Kromě rešerše existujících přístupů je součástí práce také návrh na klasifikační algoritmus využívající multirezoluční reprezentaci obrazů ve vlnkové doméně. Tento algoritmus je implementován v prostředí MATLAB a otestován na dvou datových souborech obsahujících MRI data pacientů s první epizodou schizofrenie a PET obrazy pacientů s Alzheimerovou chorobou. V práci jsou prezentovány výsledky experimentů provedených za účelem nalezení nejlepších parametrů algoritmu a určení přesných odhadů jeho úspěšnosti. Zdrojový kód algoritmu a datové soubory převedené na koeficienty diskrétní vlnkové transformace jsou přiloženy na DVD.

Abstract:

This thesis deals with machine learning methods for automatic recognition and computer-aided diagnosis of neuro-psychiatric disorders based on data from neuroimaging. Existing approaches are reviewed and a new classification algorithm based on multiresolution representation of images in the wavelet domain is introduced. The algorithm is implemented in MATLAB and tested on two different image data sets. The first one contains MRI data obtained from patients with the first episode of schizophrenia; the second one contains PET images obtained from patients with Alzheimer's disease. Results of experiments carried out to refine parameters of the algorithm and to obtain estimates of its efficiency are presented. The source code and both data sets transformed into discrete wavelet coefficients are included on the attached DVD.

Klíčová slova

schizofrenie, klasifikace, diagnostika, algoritmus podpůrných vektorů, multirezoluční reprezentace, vlnková transformace, zobrazování magnetickou rezonancí, rozpoznávání, strojové učení, analýza obrazů, schizophrenia, classification, diagnosis, support vector machines, multiresolution representation, wavelet transform, magnetic resonance imaging, pattern recognition, machine learning, image analysis

Jazyk práce: čeština

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 20. 5. 2013

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 17. 6. 2013
• Vedoucí: doc. Ing. Daniel Schwarz, Ph.D.

Masarykova univerzita

Přírodovědecká fakulta

Magisterský studijní program / obor:
Experimentální biologie / Matematická biologie