Metody strojového učení pro analýzu MR obrazů mozku

Bc. Martin Poledník

Bakalářská práce

Machine learning methods for MRI brain images analysis

Anotace:

Cílem bakalářské práce bylo seznámení se s metodami strojového učení pro rozpoznávání obrazů. Důraz byl kladen na lékařské zobrazovací modality, především pak na magnetickou rezonanci a využití obrazů z magnetické rezonance pro účely diagnostiky duševních poruch, zejména schizofrenie. V teoretické části jsou rovněž popsány vybrané typy klasifikačních algoritmů, které by mohly být později využity při klasifikaci 3-D obrazů. V praktické části byl navržen systém pro rozpoznávání 2-D obrazů obličejů a geometrických útvarů. Tím došlo k částečnému osvojení problematiky, kterou bude rozpoznávání 3-D obrazů mozku z magnetické rezonance zdravých kontrolních osob, pacientů s první epizodou schizofrenie a chronických schizofreniků. Tímto problémem bych se rád zabýval v diplomové práci.

Abstract:

The aim of this thesis was to get acquainted with machine learning methods in image recognition. Emphasis was placed on the imaging modalities, particularly magnetic resonance images and the use of MRI for the diagnosis of mental disorders, especially schizophrenia. The theoretical part also describes selected types of classification algorithms, which could be later used for the classification of 3-D images. The practical part of this work includes a system for recognition of 2-D images of faces and geometrical shapes. Future work will be then focused on recognition of 3-D MRI brain images in the schizophrenia research. This issue will be addressed in this thesis.

Klíčová slova

Strojové učení, klasifikace, lékařské zobrazovací modality, magnetická rezonance, schizofrenie, analýza hlavních komponent, algoritmus podpůrných vektorů, k-nejbližších sousedů, fuzzy k-nejbližších sousedů, k-průměrů, machine learning, classification, imaging modalities, magnetic resonance, schizophrenia, principal component analysis, support vector machines, k-nearest neighbor, fuzzy k-nearest neighbor, k-means

Jazyk práce: čeština

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 24. 5. 2010

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 15. 6. 2010
• Vedoucí: doc. Ing. Daniel Schwarz, Ph.D.

Masarykova univerzita

Přírodovědecká fakulta

Bakalářský studijní program / obor:
Biologie / Matematická biologie