Analýza struktury obrazu karotidového plátu s použitím deskriptorů a hlubokého učení

Bc. Vladyslav Sherstobitov

Master's thesis

Carotid Plaque Image Structure Analysis Using Descriptors and Deep Learning

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.

Abstract:

The topic of this thesis is the analysis of the structure of atherosclerotic plaque in the carotid artery using descriptors and deep learning. The main objective is to evaluate the potential of deep learning for estimating the risk of atherosclerotic plaque rupture, which is done as part of my own research. The theoretical part gathers information on image segmentation, techniques for detecting anomaly points in images, and procedures for measuring objects for feature recognition. Also discussed are feature-based methods of image analysis and the characterization of a multilayer neural network using the backpropagation algorithm. The theoretical part also describes the carotid artery and atherosclerotic plaques, which can be identified through image structure analysis. The practical part involves a project analyzing a set of images of carotid arteries, where there is a risk of the development or rupture of atherosclerotic plaques. At the end of the thesis, the results were evaluated, and the descriptors were determined, which proved to be the most important in assessing the risk.

Keywords

hluboké učení, deskriptor, ultrazvukový snímek, karotida

Language used: Czech

Date on which the thesis was submitted / produced: 23. 8. 2024

Thesis defence

Tomas Bata University in Zlín

Faculty of Applied Informatics

Master programme / field:
Information Technologies / Software Engineering