Vysoké učení technické v Brně
Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií Technická 3058/10, 61600 Brno 16
Oponentní posudek diplomové práce
Ústav: Ústav biomedicínského inženýrství Akademický rok: 2016/17
Student(ka): Bc. Oldřich Kodym
Studijní program: Biomedicínské inženýrství a bioinformatika (N3952) Studijní obor: Biomedicínské inženýrství a bioinformatika (3901T050) Vedoucí diplomové práce: prof. Ing. Jiří Jan, CSc.
Oponent diplomové práce: prof. Ing. Adam Herout, Ph.D.
Název diplomové práce:
Analýza 3D CT obrazových dat se zaměřením na stanovení hustoty kostních elementů
Celkové hodnocení diplomové práce:
Předloženou diplomovou práci doporučuji k obhajobě.
Celkový počet bodů: 90
Slovní hodnocení:
Zadání diplomové práce bylo splněno – řešitel prostudoval problematiku, navrhl metody pro stanovování kostní density z CT dat a implementoval prototyp programu řešícího daný problém a vyhodnotil svoje řešení na dostupných datech.
Velice oceňuji kvalitní pojednání o stavu poznání v oblasti hodnocení kostní density, které je přesvědčivé jak po stránce medicínské, tak po stránce metodologie měření.
Řešitelem navržený přístup k řešení je na dobré odborné úrovni, zvolené algoritmy jsou použity adekvátně.
Slabinou práce je vyhodnocení, které je provedené na velice malém vzorku dat a není zřejmé, zda byla oddělena data trénovací od dat testovacích, na kterých je kvantitativní hodnocení prováděno. Řešitel musel pracovat s daty, která měl k dispozici, a pravděpodobně nebylo v jeho moci si opatřit další. Ne tedy jeho vinou jsou závěry měření ne dostatečně přesvědčivé a práce celkově volá po důkladnějším vyhodnocení – ve kterém by se mohla ukázat jako dostatečně přesná a použitelná v praxi.
Po formální stránce je text sepsán dosti kvalitně, až na ne úplně vzácné překlepy a drobné formátovací chyby v textu a na použití ne vždy kvalitních obrázků (rastrové obrázky místo vektorových, převzaté obrázky v nevalné kvalitě).
Otázky k obhajobě:
1. Proč je nutné pro každý obratel (či skupinu obratlů jednoho pacienta) znovu učit náhodný regresní les? Jak by bylo možné dosáhnout toho, aby naučený model bylo možné aplikovat na
„všechny“ pacienty?
2. Jak rozměrná by byla datová sada dostatečná pro zhodnocení přesnosti Vašeho řešení? Jaké by měla mít vlastnosti? Kde ji vzít?
prof. Ing. Adam Herout, Ph.D.
Oponent diplomové práce
