Student pracoval velmi aktivně a samostatně, pravidelně konzultoval a prezentoval dosažené výsledky i problémy. V rámci řešení zvládl problematiku sám nastudovat a průběžně hledat řešení vzniklých situací. Samostatně si také vyhledal datasety, které dále rozšířil o vlastní manuální anotace, což je časově náročná činnost. Lze ocenit i zvládnutí práce s výpočetní infrastrukturou a celkovou přípravu a organizaci dat.
Text práce je přehledný, dobře strukturovaný a čitelný. Student vhodně popisuje použité datasety i jednotlivé kroky řešení. V praktické části implementoval a aplikoval řadu existujících modelů, které dále upravoval a trénoval. Jednotlivé kroky návrhu jsou logicky popsány a odůvodněny. Bylo provedeno velké množství experimentů včetně ablačních studií. Na jejich základě vznikl finální softwarový nástroj pro automatizovanou charakterizaci tkání, který je doplněn dokumentací a zveřejněn na GitHubu.
Práce přináší zajímavé výsledky s potenciálem dalšího rozpracování a možného publikačního využití. Menší výtky mám k prezentaci některých výsledků, kde by bylo možné zlepšit přehlednost či infografiku (např. zvýraznění hodnot v tabulkách, doplnění statistické významnosti nebo zobrazení rozptylu). V některých částech by bylo také možné uvést detailnější analýzu (např. statistická významnost využití segmentačních masek či vyhodnocení v rámci cross-validation).

Celkově se jedná o velmi kvalitní diplomovou práci. Zadání považuji za splněné a hodnotím stupněm A – 92 bodů. Points proposed by supervisor: 92

Chapters 1, 2, 4, and 5 are fully met: breast DCE-MRI and segmentation methods are surveyed, three public datasets are prepared and standardized, a complete pipeline is implemented, and the steps are tested and optimized through ablation studies. Chapter 6 (clinical applicability) is addressed only briefly. On Chapter 3, the student implicitly used subtraction maps — a basic form of parametric map — as input channels and visualization aids, and the ablation studies confirmed their value (the most important input for lesion segmentation). It would have strengthened this part to frame these as parametric maps and to briefly discuss the potential of further parametric maps as a possible extension.


The thesis is logically structured, and the theoretical part maps cleanly onto the practical work. The main text spans pages 14–54 (~41 pages). The content is dense and complete rather than padded, so the brevity reflects efficient writing; the deviation is nonetheless notable and partly reflects the undeveloped parametric-maps component. The introduction jumps from "DCE-MRI is important" to the objective without an explicit problem statement; In my opinion, adding the research gap would have strengthened the framing.


Formatting is professional and figures and tables are clear. Minor proofreading errors remain: "on on DCE-MRI" (p.14), "laciferous"/"lactiferous" (p.15), and "a integrated workflow" (p.52). Table 6.3 uses an inconsistent font size, and the dataset is referred to as both "ISPY2" and "I-SPY2." The thesis is written in fluent academic English, which is commendable.


Reference handling is a strength: citations are consistent and draw on current primary sources (Ronneberger, Isensee, Garrucho et al., Saha). The literature is current and relevant, and the Creative Commons figure is attributed correctly.


The registration module is validated subjectively and objectively (mutual information, paired Wilcoxon test); the FGT/vessel ablation studies are sound; data are split at the patient level to prevent leakage. The original contribution — iterative model-in-the-loop refinement of the vessel ground-truth annotations — is well-motivated and validated, with the model exceeding published baselines (FGT Dice 0.90 vs 0.86; vessels 0.73 vs 0.65). Failures are reported honestly, the code is public, and the pipeline is characterized for deployment (runtime, RAM).


The thesis presents a complete, reproducible, and technically well-executed pipeline for automated breast-tissue characterization, with a genuine original contribution in vessel ground-truth refinement and rigorous, honestly reported validation. It is weakened by the undeveloped parametric-maps component, and minor language and formatting lapses. The thesis meets the standard requirements for a Master's thesis.

I propose an overall grade of 92 points, corresponding to ECTS grade A. Topics for thesis defence:

1. 1. Your subtraction images are themselves a basic parametric map, and your ablation studies show they carry significant information — yet the thesis does not frame them this way or explore richer parametric maps. Could you comment on why, and on whether quantitative kinetic maps over the full dynamic series might improve tissue characterization?
2. 2. Your lesion ablation study suggests that combining the first post-contrast phase with subtraction images is promising, yet you retained the unmodified MAMA-MIA model. Why was fine-tuning not pursued as an intermediate option between using it as-is and training from scratch, and what would its computational cost have been?

Points proposed by reviewer: 92