Student Lukáš Javorek vypracoval bakalářskou práci na téma Implementace svobodného a otevřeného software pro tomografickou rekonstrukci. Teoretická část práce se zabývá fyzikou zobrazovacích systémů využívajících rentgenové záření, tomografickou rekonstrukcí a softwarem k ní určeným, historickým vývojem výpočetní tomografie a hodnocením kvality obrazu. Tato část je založená na vhodných zdrojích a obsahuje převážně relevantní informace, avšak spojitost některých pasáží s praktickou částí práce je relativně okrajová. Praktická část popisuje data, software, hardware a metodiku využitou pro srovnání rekonstrukčních nástrojů. Student v práci vybral tři FOSS balíčky - ASTRA, TIGRE a CIL - pomocí nichž implementoval rekonstrukční algoritmus FDK. Tento algoritmus je vhodnou volbou pro porovnání mj. díky své rozšířenosti a jednoduchosti implementace. Výstupy FDK implementovaného pomocí vybraných balíčků byly srovnány pomocí čtyř umělých fantomů a jednoho skutečného CT datasetu změřeného na laboratorním CT přístroji. Student provedl jak subjektivní, tak i kvantitativní hodnocení výstupů v několika relevantních oblastech včetně poměru signálu k šumu, prostorového rozlišení a výpočetního času potřebného k rekonstrukci. Student rovněž uvádí další aspekty použitých balíčků, které jsou relevantní pro jejich porovnání, ale neměly dopad během provedeného srovnání. Závěrem student konstatuje komplexnost výběru vhodného FOSS balíčku pro tomografickou rekonstrukci a uvádí směrodatná doporučení. Student během práce na semestrálním projektu aktivně komunikoval, pravidelně vyhledával konzultace a prokázal samostatnost jak při tvorbě textu práce, tak při praktické implementaci rekonstrukčních algoritmů. Po formální a stylistické stránce je tato práce logicky sestavená a obsahuje jen menší množství překlepů či pravopisných chyb. Student při práci využil celkem 43 zdrojů, praktická část je pak z velké části založená na literatuře z posledních deseti let. Student rovněž využil webové zdroje obsahující např. dokumentaci použitých softwarových nástrojů, což je vzhledem k charakteru práce adekvátní. Práci doporučuji k obhajobě a hodnotím ji známkou velmi výborně (A – 92 bodů). Points proposed by supervisor: 92

Předložená bakalářská práce se zabývá implementací a porovnáním open‑source nástrojů pro tomografickou rekonstrukci. Student se této problematice věnoval ve značném rozsahu, a to nejen z hlediska implementace jednotlivých balíčků, ale také z pohledu přípravy dat, návrhu experimentů a jejich vyhodnocení. Je patrné, že autor problematiku pochopil v širším kontextu a dokázal ji prakticky uchopit.
Úvodní kapitoly věnované rentgenovému záření a jeho historii působí poněkud nadbytečně vzhledem k zaměření práce na rekonstrukční algoritmy, nicméně jejich zařazení nepovažuji za chybu. Podstatnější část práce tvoří kapitoly věnované principům CT a rekonstrukčním metodám, které jsou zpracovány přehledně a věcně a lze je hodnotit jako zdařilé s uvedením relevantních citací.
Praktická část práce je hlavní silnou stránkou. Student systematicky popisuje celý proces od přípravy dat přes implementaci až po vyhodnocení, přičemž jednotlivé kroky na sebe logicky navazují. Diskutabilní je zařazení knihovny CIL do přímého srovnání, jelikož využívá backendy ostatních balíčků, což částečně omezuje nezávislost porovnání. Místo toho mohl student vybrat i nějakého zástupce z řady metod strojového učení (např. LION). Stejně tak by bylo možné experiment rozšířit, například analyzovat více řezů reálných dat v závislosti na jejich obsahu nebo doplnit analýzu vlivu rozlišení (např. závislost metrik na velikosti analyzované oblasti).
Výsledky jsou prezentovány přehledně, i když by bylo možné vylepšit jejich vizuální stránku, například úpravou struktury tabulek nebo zvýrazněním hodnot pro snazší orientaci. Práce působí uceleně, má logickou strukturu a je z ní patrný aktivní přístup studenta k řešené problematice. Přes uvedené drobné výhrady se jedná o kvalitní bakalářskou práci. Hodnotím stupněm A – 90 bodů. Topics for thesis defence:

1. Ve vaší práci analyzujete rozlišovací schopnost pomocí vybraných poloměrů. Jak by podle vás vypadala závislost metriky MSE (případně jiné metriky kvality) na poloměru analyzované kružnice? Co by taková křivka reprezentovala a jak by bylo možné z jejího průběhu interpretovat limitní rozlišení rekonstrukce?
2. Ve své práci jste se zaměřil na konvenční rekonstrukční algoritmy. Jaké byly důvody pro nezahrnutí moderních metod založených na neuronových sítí? Jaké výhody a naopak omezení by podle vás tyto metody přinesly do kontextu vašeho porovnání?

Points proposed by reviewer: 90