Studentka ve své práci prostudovala teorii DCE-MRI zobrazování perfuze a seznámila se se softwarem PerfLab pro perfuzní analýzu. Dále se seznámila s datasety a vyhodnocovacími skripty z nedávné soutěže OSIPI DCE Challenge, které využila jako základ pro návrh vlastního systému hodnocení algoritmů perfuzní analýzy.

V praktické části práce navrhla a implementovala vhodné metriky pro hodnocení přesnosti a opakovatelnosti odhadu arteriální vstupní funkce (AIF) a map parametru Ktrans. K metrikám používaným v rámci OSIPI DCE Challenge přidala řadu dalších vlastní metrik, které společně poskytují ucelený pohled na kvalitu hodnocených algoritmů. Navržené metriky následně použila pro podrobné porovnání starší a aktuální verze softwaru PerfLab a dále pro srovnání různých přístupů k perfuzní analýze. Všechny výsledky pečlivě vyhodnotila a diskutovala, přičemž dospěla ke konzistentním závěrům odpovídajícím teoretickým očekáváním.

Výsledkem práce je ucelený postup hodnocení, který bude možné využít v rámci quality managementu při dalším vývoji softwaru PerfLab. Práci hodnotím jako velmi zdařilou. Studentka se řešení věnovala aktivně, pracovala samostatně a svůj postup pravidelně konzultovala. Zadání práce bylo splněno ve výborné kvalitě. Points proposed by supervisor: 95

Předložená bakalářská práce se zabývá hodnocením přesnosti a opakovatelnosti metod pro DCE-MRI perfuzní analýzu s využitím nové verze softwarového nástroje PerfLab. Na základě poskytnutých syntetických a klinických datasetů z mezinárodní výzvy OSIPI-DCE autorka otestovala a porovnala různé přístupy pro stanovení arteriální vstupní funkce (AIF), vliv farmakokinetických modelů a optimalizačních algoritmů na odhad perfuzních parametrů. Kladně hodnotím zejména celkový rozsah práce a schopnost studentky zorientovat se v komplikované tematice farmakokinetického modelování. Veškeré výsledky jsou detailně vyhodnoceny a diskutovány, přičemž získané poznatky představují významný přínos pro další rozvoj a klinické nasazení systému PerfLab.

Po odborné i formální stránce považuji práci za velmi zdařilou. V práci se vyskytují pouze ojedinělé překlepy. V podkapitole 6.1 se v textu objevuje dvakrát chybný odkaz na tentýž obrázek 6.4. V tabulce 1.1 u hodnot relaxivit jednotlivých kontrastních látek chybí informace o tom, při jaké magnetické indukci B0 tyto hodnoty platí. Pro snazší orientaci čtenáře by bylo praktičtější, kdyby nadpisy identifikující jednotlivé pacienty a měření byly vloženy přímo do příslušných grafů. V textu také postrádám ukázky škálovaných odhadnutých AIF, které by bylo vhodné uvést alespoň v příloze.

I přes tyto uvedené drobné výtky se jedná o velmi kvalitní bakalářskou práci. Studentka porovnala velké množství variant zpracování a prokázala dobrou schopnost vyvozovat z dat relevantní analytické závěry. Zadání práce považuji za plně splněné.

Celkově hodnotím práci známkou výborně (A – 93 bodů) a doporučuji ji k obhajobě. Topics for thesis defence:

1. Volbu rozšířeného Toftsova modelu pro zpracování syntetických dat opíráte o to, že jím byla data vygenerována. Jak byste ale postupovala v reálné klinické praxi? Podle čeho má lékař rozhodnout, zda použije Toftsův model, 2CXM, nebo třeba AATH?
2. K vyhodnocení opakovatelnosti i přesnosti využíváte oficiální metriky z výzvy OSIPI-DCE. U opakovatelnosti odhadu parametru Ktrans tento výpočet vycházel čistě z průměrných/mediánových hodnot napříč oblastí zájmu. Napadá Vás jiný, reprezentativnější způsob, jak tuto opakovatelnost vyhodnocovat, aby se nevytratila informace o lokálních změnách?

Points proposed by reviewer: 93