Segmentation Model for Automatic Analysis of Periosteal Callus Dynamic Analysis from X-ray Images

Cílem této diplomové práce je návrh segmentačního modelu periostálního svalku s následnou analýzou geometrických parametrů a dynamiky hustoty v průběhu léčby zlomeniny. V práci byly použity snímky fraktur kostí z RTG obrazu. Analýza byla zhotovena pomocí variabilních kostí, a to kostí stehenní, klíční a bérce. Celý proces segmentace byl aplikován v prostředí MATLAB. Algoritmus se skládá z postupu, který obsahuje určení oblasti zájmu, úpravu kontrastu a jasu, filtraci obrazu, Fuzzy C means, aktivní kontury a morfologické operace. Nejpřesnějších výsledků segmentace dosahuje periostální svalek tvořen na kosti stehenní. Vzhledem k různosti tvorby a velikosti periostálního svalku během hojení kosti, je potřeba nastavení segmentace pro přesnější výsledky konkretizovat. Hodnocení vývoje periostálního svalku v průběhu léčby proběhlo pomocí ukazatelů geometrických parametrů a dynamiky hustoty, která byla reprezentována jasovým spektrem obrazu. Geometrické parametry poukazují na vývoj periostálního svalku v čase. Analýza výsledků dynamiky hustoty odpovídá zvyšování hustoty svalku v průběhu pozorování léčby zlomeniny. Analýza vykazuje ztotožnění hustoty periostálního svalku vzhledem ke zdravé kosti v čase léčby.The aim of this diploma thesis is to design a segmental model of the periosteal callus with subsequent analysis of geometric parameters and density dynamics during fracture treatment. X-ray images of bone fractures were used in this work. The analysis was performed using variable bones, namely the femur, clavicle and lower leg bones (tibia and fibula). The whole segmentation process was applied in the MATLAB environment. The algorithm consists of a procedure that includes region of interest determination, contrast and brightness adjustment, image filtering, Fuzzy C means, active contours, and morphological operations. The most accurate segmentation results occured on a periosteal muscle formed on the femur. Due to the diversity of periosteal muscle formation and size during bone healing, it is necessary to specify the segmentation settings for more accurate results. The development of the periosteal muscle during the treatment was performed using indicators of geometric parameters and density dynamics, which were represented by the brightness spectrum of the image. Geometric parameters show the development of the periosteal muscle over time. The analysis of the results of the density dynamics shows an increase in the density of the muscle during the observation of the fracture treatment. The analysis shows an identification of periosteal muscle density relative to healthy bone at the time of treatment.450 - Katedra kybernetiky a biomedicínského inženýrstvívýborn

Measurement and Processing of EGG Signal

Cílem této bakalářské práce je provedení experimentálních EGG měření na základě variabilních schémat rozmístění elektrod a následná analýza a komparativní analýza EGG signálu. Doposud stále neexistuje obecné doporučení pro měření EGG signálu. Vzhledem k tomu, že stále rozložení elektrod není standardizováno, je sběr dat zrealizován pomocí třech způsobů snímání. Měření se zúčastnilo deset probandů. Získané elektrogastrogramy byly poté pomocí algoritmů v prostředí MATLAB zpracovány vlnkovou transformací a ošetřeny vnějšími vlivy a korekcí izolinie. Déle byla zhotovena časově-frekvenční analýza pro extrakci charakteristických příznaku EGG signálu pomocí krátkodobé Fourierovy transformace (STFT), která podává informace o rozložení frekvencí v daném časovém okamžiku a jeho výkonu. Výsledky práce naznačují, že nejvhodnějším způsobem snímání pro získání diagnostické informace EGG signálu jsou horizontální svody. V poslední části byla z vypozorovaných poznatků bakalářské práce vytvořena laboratorní úloha, která je určena pro experimentální měření EGG signálu a možností jeho hodnocení.The aim of this bachelor thesis was to realize experimental EGG measuring base on variability placement of electrodes and then the comparative analysis EGG signal was performed. There was no general recommendation for measuring the EGG signal. Therefore, data recording was performed using three scanning methods. Ten participants participated in this study. The obtained electrogastrograms were processed using algorithms in MATLAB. In addition time-frequency analysis was performed to extract the characteristic features of the EGG signal using a short-time Fourier transform (STFT) to take the information about the placement of frequency and power in real-time. The results of this study showed that horizontal leads are the most suitable way of acquiring diagnostic information of the EGG signal. Based on this finding the laboratory task was created for experimental measuring EGG signal and his evaluation.450 - Katedra kybernetiky a biomedicínského inženýrstvívýborn

Identification of pollution sources by analysis of pollution monitoring

Import 04/07/2011Práce se zabývá identifikací puvodu znecištení na vybraných stanicích imisního monitoringu pomocí receptorového modelování. Teoretická cást je zamerena na výber a popis metod receptorového modelování. Experimentální cást pak na aplikaci metody PCA a PMF na stanice imisního monitoringu v Ostrave Bartovicích a Mariánských Horách. Na stanici Ostrava – Bartovice, bylo zjišteno 5 faktoru, tedy skupin zdroju: ocelárna, technologie primární metalurgie, koksárenské technologie, doprava a sekundární znecištení z dopravy. Na stanici Ostrava – Mariánské Hory byly identifikovány 4 faktory: ocelárna, nespecifikovaný prumyslový zdroj, lokální topenište a doprava. Výsledky receptorového modelování byly srovnány s dostupnými studiemi. V záveru práce jsou rovnež uvedena doporucení týkající se rozšírení imisního monitoringu, která by usnadnila interpretaci výsledku a identifikaci jednotlivých skupin zdroju v rámci použitých metod.The thesis deals with the identification of pollution sources by analysis of pollution monitoring on selected stations by receptor modeling. The theoretical part focuses on the selection and characterization of receptor modeling techniques. The experimental part of the application of PCA and PMF methods for air pollution monitoring stations in Ostrava Bartovice and Marianske Hory. Five source factors was found at Ostrava – Bartovice pollution monitoring: steel plant, metallurgical sintering plant, ore processing, coking technology, road traffic and dust resuspension as secondary pollution from road trafic. At Ostrava - Marianske Hory four source factors were identified: steel plant, unspecified industrial source, loacal heating and road transport. Results of receptor modeling were compared with the available studies. The conclusion also presents recommendations concerning the extension of air quality monitoring, which would facilitate interpretation of results and identification of pollution sources in the methods used.615 - Katedra analytické chemie a zkoušení materiáluvýborn

Environmental influence of the car traffic

Import 01/09/2009Prezenční616 - Katedra ochrany životního prostředí v průmysluvýborn