Bachelor's Thesis

Interpolation of Magnetic Resonance Slices

Author of thesis: Bc. Filip Halčišák

Acad. year: 2025/2026

Supervisor: Ing. Tomáš Chlubna, Ph.D.

Reviewer: doc. Ing. Michal Španěl, Ph.D.

Abstract:

The aim of this thesis is to develop a computationally efficient system for 3D reconstruction of medical MRI data from multiple imaging planes. The main advantage of this solution is the fusion of data into a single comprehensive 3D volume, enabling detailed analysis of anatomical structures from arbitrary slice planes without the need for time-consuming patient scanning. The algorithm employs an inverse approach using a GPU-accelerated LSMR iterative solver while eliminating the need to store massive matrix structures in memory, making it suitable even for standard workstations. Spatial consistency and the degree of artifact suppression, with respect to smoothing parameters, are quantitatively evaluated and analyzed using SSIM and PSNR metrics.

Keywords:

MRI, interpolation, super-resolution, LSMR, CUDA, inverse problems, image reconstruction

Date of defence

16.06.2026

Date of publish

15.06.2031

Result of the defence

Defended (thesis was successfully defended)

znamkaBznamka

Grading

B

Process of defence

Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm B.

Topics for thesis defence

  1. Ve své práci neřešíte problém vzájemného zarovnání hrubých MRI skenů v různých směrech. Jaký vliv na kvalitu interpolace bude mít potenciální pohyb pacienta během pořizování skenů? Jak velký pohyb může zásadně ovlivnit výsledek?
  2. Na kolika MRI skenech pořízených v reálné situaci, nikoliv simulovaných, jste svoji metodu testoval? Máte zpětnou vazbu od lékařů na výsledky Vaší interpolace?
  3. Běžné interpolační metody dopočítají pouze chybějící řezy s jemnějším krokem. Vaše metoda kompletně přepočítá celá volumetrická data. Měřil jste, do jaké míry poškodíte místa obrazu, kde máte přesně nasnímaná data (původní řezy)?
  4. Jsou problémy záporných hodnot, případně dlaždicových artefaktů, řešitelné pomocí regularizace?
  5. Bylo by možné vaši metodu upravit tak, aby nedocházelo k poškození přesně naskenovaných dat a interpolace probíhala pouze v poškozených částech obrazu?
  6. Proč jste společně se zdrojovými kódy neodevzdal i vytvořenou webovou aplikaci? 

Language of thesis

Slovak

Faculty

Department

Study programme

Information Technology (BIT)

Composition of Committee

prof. Ing. Adam Herout, Ph.D. (předseda)
doc. Ing. Michal Bidlo, Ph.D. (místopředseda)
Ing. Jaroslav Dytrych, Ph.D. (člen)
Ing. Ivana Burgetová, Ph.D. (člen)
Dr. Ing. Petr Peringer (člen)

Supervisor’s report
Ing. Tomáš Chlubna, Ph.D.

Výsledky jsou pěkné a použitelné v praxi, aktivita autora během práce byla v pořádku.


Metoda produkuje dobré výsledky a je použitelná v praxi, kde se i stane součástí softwarového produktu. Konzultace neprobíhaly pravidelně, což v tomto případě však lze omluvit spoluprací autora s externími konzultanty. Průběh práce byl demonstrován při několika větších konzultacích.

Evaluation criteria Verbal classification
Informace k zadání

Práce se zabývá zpracováním dat získaných pomocí magnetické rezonance.

Cílem je syntéza podrobnějších řezů a celková rekonstrukce nasnímaného obsahu pro lepší analýzu. Dosažené výsledky splňují očekávání. Minulý rok práce nebyla odevzdána a autor na ní pokračoval tento rok.

Práce s literaturou

Autor samostatně vyhledal a použil potřebné materiály.

Aktivita během řešení, konzultace, komunikace

Konzultace nebyly pravidelné, nicméně dostatečné a dle domluvy.

Jelikož se jednalo o zadání spojené s autorovým zaměstnáním, probíhaly technické konzultace spíše s příslušnými nadřízenými autora. Při několika větších konzultacích však autor vedoucímu předvedl dosažené výsledky a podrobně popsal a diskutoval použité metody.

Aktivita při dokončování

Práce byla dokončena a zkonzultována včas před odevzdáním, ne však s výrazným předstihem.

Publikační činnost, ocenění

Výsledná metoda bude nasazena v průmyslu.

Points proposed by supervisor: 95

Grade proposed by supervisor: A

Pan Halčišák se od počátku práce vydal vlastní cestou. Navrhnul řešení problému, které kombinuje MRI skeny v různých směrech. Velmi pěkně problém formuloval, pečlivě promyslel řešení a efektivně jej realizoval. Z tohoto pohledu se jedná o výbornou práci. Bohužel se nemohu ubránit dojmu, že opomenul prostudovat již existující řešení. Věřím, že pokud by navázal na předchozích práce, posunul by tu svoji o úroveň výše.

Evaluation criteria Verbal classification Points
Náročnost zadání

Evaluation level: průměrně obtížné zadání

Zarovnání MRI skenů a interpolace řezů patří mezi tradiční výzkumná témata a může být náročné se zorientovat v existujících metodách. Řešení prezentované v bakalářské práci patří mezi mírně obtížnější.

Prezentační úroveň technické zprávy

Technická zpráva je přehledně strukturovaná. Autor velmi dobře oddělil návrh od implementačních detailů a vše popisuje v logickém sledu a pro čtenáře srozumitelně. Chválím přehledné matematické formulace problému.

90
Formální úprava technické zprávy

Zpráva je psaná slovenštinou, jazykovou úroveň nemohu přesně posoudit, ale zdá se být bezproblémová. Po typografické stránce bych vytknul rozlišení obrázků. Často jsou zbytečně malé. Důležité detaily mohly být zvětšené.

75
Realizační výstup

Realizačním výstupem je nástroj pro interpolaci jemných řezů MRI skenů, který je implementován v Pythonu. Zdrojový kód není rozsáhlý, ale je plně funkční a efektivně implementuje navržený postup interpolace s využitím GPU/CUDA akcelerace. Svým charakterem jde spíše o sadu skriptů, kde rozhraní tvoří třída Interpolator, která skrze své metody poskytuje potřebnou funkcionalitou.

Kromě odevzdaného programového řešení mi byla demonstrována i velice povedená webová aplikace, která lékařům umožňuje nahrát MRI skeny, provést na serverovém backendu interpolaci a následně si stáhnout výsledné skeny. Tato aplikace však není součástí bakalářské práce.

85
Využitelnost výsledků

Autor v práci navrhuje vlastní metodu pro interpolaci jemnějších MRI řezů s využitím tří dílčích skenů v typických (ortogonálních) anatomických směrech. Rekonstrukci chybějících hodnot formuluje jako inverzní problém s řídkou soustavou rovnic, pro jehož řešení využívá iteračního solveru. Z pohledu návrhu a technické realizace se jedná o velice pěkné dílo. Autor dbal na efektivní implementaci s využitím CUDA, provedl vyhodnocení vlastností metody a na simulovaných skenech a ukazuje, že jeho řešení významně překonává běžnou bikubickou interpolaci řezů v jednom dílčím směru.

Rozsah splnění požadavků zadání

Evaluation level: zadání splněno s drobnými výhradami

Druhý bod zadání požaduje navržení knihovny pro "automatické zarovnání hrubých skenů a interpolaci jemných řezů." Autor práce se věnoval výhradně interpolaci řezů. Zarovnání dílčích MRI skenů ve své práci neřeší. Toto zúžení považuji za rozumné a odpovídající rozsahu bakalářské práce.

Výhrady mám ke splnění bodu třetího: "Nastudujte možná a existující řešení dané problematiky." Autor své studium omezil na klasickou interpolaci (lineární, bi-kubická), ale studiem metod přímo navržených pro interpolaci MRI skenů se nezabýval, nebo alespoň v technické zprávě o nich není žádná zmínka.

Rozsah technické zprávy

Evaluation level: je v obvyklém rozmezí

Zpráva je v obvyklém rozsahu. Text je stručný, dostatečně popisný a vysvětlující.

Práce s literaturou

Studijní literatura je v souladu s navrženým řešením a pokrývá problematiku iteračních metod pro řešení řídkých soustav rovnic, případně základy MRI zobrazovací metody a popis standardu DICOM.

Je překvapující, že technická zpráva neobsahuje žádnou zmínku o jediné existující metodě pro řešení tohoto problému. Rychlým průzkumem lze objevit množství metod založených jak na tradičních interpolačních postupech a řídkých reprezentacích signálu (Gholipour et al.: Robust Super-resolution Volume Reconstruction from Slice Acquisitions: Application to Fetal Brain MRI, 2010), tak v posledních letech i hlubokém učení (Chaudhari et al.: Super-resolution musculoskeletal MRI using deep learning, 2018).

Dostupné jsou i články shrnující existující přístupy, např.:

  • Chen et al.: Deep Learning for Image Enhancement and Correction in Magnetic Resonance Imaging—State-of-the-Art and Challenges, 2018
  • Mojtaba et al.: Advancing MRI reconstruction: A systematic review of deep learning and compressed sensing integration, 2026.
60
Topics for thesis defence:
  1. Ve své práci neřešíte problém vzájemného zarovnání hrubých MRI skenů v různých směrech. Jaký vliv na kvalitu interpolace bude mít potenciální pohyb pacienta během pořizování skenů? Jak velký pohyb může zásadně ovlivnit výsledek?
  2. Na kolika MRI skenech pořízených v reálné situaci, nikoliv simulovaných, jste svoji metodu testoval? Máte zpětnou vazbu od lékařů na výsledky Vaší interpolace?
  3. Běžné interpolační metody dopočítají pouze chybějící řezy s jemnějším krokem. Vaše metoda kompletně přepočítá celá volumetrická data. Měřil jste, do jaké míry poškodíte místa obrazu, kde máte přesně nasnímaná data (původní řezy)?
  4. Jsou problémy záporných hodnot, případně dlaždicových artefaktů, řešitelné pomocí regularizace?
Points proposed by reviewer: 85

Grade proposed by reviewer: B

Reasons for publication postponement

Publication of the final thesis has been postponed in compliance with the provisions of Section 47b (4) of Act No. 111/1998 Coll., on the Higher Education Institutions and on amendments and supplements to other acts, as amended.

Responsibility: Mgr. et Mgr. Hana Odstrčilová