Samotné zadání je poměrně snadné, primární však bylo prozkoumat jednotlivé fyzikální a matematické detaily dopodrobna. V tomto ohledu bylo zadání splněno dle mých představ.

Student průběžně konzultoval získané postřehy, sám většinou inicioval schůzky, na které chodil připraven. Část dalšího pokroku v práci jsme ale museli vymýšlet až společně na konzultacích.

Evaluation level: méně obtížné zadání

Práce vyžadovala znalosti anatomie a fyziologie oka, zpracování obrazu a grafových algoritmů. Student pracoval se 4 různými datovými sady snímků sítnic a implementoval nástroj v Pythonu a za pomocí běžně používaných knihoven. Problematika oblasti prokrvení cév je v literatuře méně zpracovaná, což mírně zvyšuje nároky na samostatné rozhodování při návrhu.

V textu se vyskytují drobné jazykové nedokonalosti a místy neobratné formulace, které ale nebrání pochopení textu. Typografická úprava práce je celkově na dobré úrovni. Vzorce a tabulky jsou správně vysázeny a číslovány. Student označuje balíky snímků sítnic jako „databáze", vhodnějším termínem pro soubor anotovaných snímků je „dataset", označení „databáze" evokuje relační databázový systém, o což zde nejde.

Práce není úplně kompilační. Přináší vlastní implementaci modelu pro doposud v literatuře málo zpracované téma. Výsledky rozšiřují stav poznání v oblasti analýzy retinálních snímků a konzultace s klinickými odborníky potvrdily smysluplnost aproximace. Přímé klinické využití je v současném stavu omezeno, jak je v práci přiznáno, klinická praxe používá OCTA, která poskytuje přímá perfuzní data.

Evaluation level: je v obvyklém rozmezí

Rozsah práce je okolo 53 normostran, tedy splňuje spodní hranici.