diplomová práce

Kalibrace fluorescenčního optického mikroskopu s pomocí elektronového obrazu

Text práce 4.01 MB

Autor práce: Ing. Lukáš Erlich

Ak. rok: 2022/2023

Vedoucí: doc. Ing. Martin Čadík, Ph.D.

Oponent: Ing. Tomáš Polášek

Abstrakt:

Diplomová práca sa zaoberá témou korekcie obrazu fluorescenčného optického mikroskopu s využitím elektrónového obrazu ako vzoru. Cieľom je návrh analyzovať pozorované chyby v skúmaných mikroskopických systémoch a navrhnúť metódy na ich korekciu. V práci je taktiež navrhnutá kalibračná vzorka, ktorá je v nej využitá. Práca sa tiež zaoberá prehľadom niektorých existujúcich riešení na modelovanie a potlačenie skreslenia.

Klíčová slova:

CLEM, Deformácie obrazu, Korekcia skreslenia, Homografia, Kalibrácia kamery, Detekcia kľúčových bodov, Python, Elektrónový mikroskop, Fluorescenčný mikroskop

Termín obhajoby

16.06.2023

Výsledek obhajoby

obhájeno (práce byla úspěšně obhájena)

znamkaBznamka

Klasifikace

B

Průběh obhajoby

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.

Otázky k obhajobě

  1. Proč nebylo možné využít feature-based matching napříč modalitami? Můžete prosím elaborovat ohledně Vaších výsledků s algoritmy SIFT a ORB?
  2. Proč nebylo možné využít vzorek se čtyřmi dírami pro všechny obrazy? V jakých situacích není tato informace pro fluorescenční snímky k dispozici?
  3. Během evaluace zmiňujete chybné páry - jak byly odlišeny? Jsou korektní hodnoty (ground-truth) součástí datasetu?
  4. Proč nebyla metoda 4 modelu zkreslení ve výsledku použita? Podle výsledků v tabulce 7.1 se jeví jako nejlepší.
  5. Bude vaše řešení nasazeno v praxi?

Jazyk práce

slovenština

Fakulta

Ústav

Studijní program

Informační technologie a umělá inteligence (MITAI)

Specializace

Vývoj aplikací (NADE)

Složení komise

doc. Ing. František Zbořil, Ph.D. (předseda)
doc. Mgr. Adam Rogalewicz, Ph.D. (člen)
RNDr. Marek Rychlý, Ph.D. (člen)
Ing. Libor Polčák, Ph.D. (člen)
Ing. Jiří Hynek, Ph.D. (člen)
Ing. Vladimír Bartík, Ph.D. (člen)

Celkově považuji předloženou práci za velmi kvalitní. Student navrhl a vytvořil kalibrační vzor určený pro kalibraci fluorescenčního mikroskopu pomocí obrazu z elektronového mikroskopu. Dále navrhl a implementoval kalibrační metodu, která kopíruje tradiční přístup k registraci obrazu založený na detekci významných bodů v obraze a odhadu homografie s využitím metody RANSAC. Detektory i deskriptory významých bodů student upravil/vytvořil nové pro daný scénář. Výsledek, že odhadnutá projektivní transformace obvykle dostačuje ke korekci zkreslení optického mikroskopu je překvapivý.

Kritérium hodnocení Slovní hodnocení
Informace k zadání

Zadání práce považuji za mírně náročnější. Jedná se o standardní problematiku tradičně řešenou v počítačovém vidění, aplikační přesah do elektronové a fluorescenční mikroskopie však náročnost zvyšuje. Student dle mého názoru zadání splnil a odvedl kvalitní inženýrskou práci.

Práce s literaturou

Student si aktivně sám vyhledával zdroje, většina z citovaných materiálů jsou kvalitní články.

Aktivita během řešení, konzultace, komunikace

Jedná se o firemní zadání Thermo Fisher Scientific Brno, kde student práci částečně konzultoval. Konzultace s vedoucím práce probíhaly dle dohody nepravidelně, student obvykle dodával dohodnutá týdenní hlášení a na schůzky přicházel připraven.

Aktivita při dokončování

Finální obsah technické zprávy nebyl s vedoucím práce před odevzdáním nijak zásadně konzultován, s výjimkou několika drobností.

Publikační činnost, ocenění
Výsledný počet bodů navržený vedoucím: 87

Známka navržená vedoucím: B

Posudek oponenta
Ing. Tomáš Polášek

Práce dobře shrnuje problematiku mikroskopie a popisuje výskyt různých chyb obrazu. Dále popisuje techniky jak tyto chyby minimalizovat a testuje jejich efektivitu na vlastním datasetu vzorků. Navržené metody jsou dále vylepšeny a uvedeny do praktického použití. Z těchto důvodů navrhuji hodnotit práci stupněm Velmi dobře.

Kritérium hodnocení Slovní hodnocení Body
Náročnost zadání

Stupeň hodnocení: průměrně obtížné zadání

Zadání považuji za průměrně náročné téma s reálnými implikacemi v průmyslu.

Rozsah splnění požadavků zadání

Stupeň hodnocení: zadání splněno

Zadání považuji za splněné v plné míře

Rozsah technické zprávy

Stupeň hodnocení: je v obvyklém rozmezí

Rozsah práce je v normě. Text zahrnuje vše nutné k porozumění práce.

Prezentační úroveň technické zprávy

Prezentační úroveň práce je na velmi dobré úrovni. Rozdělení do kapitol je vhodně zvoleno a napomáhá porozumění textu. Technické detaily jsou podrobně vysvětleny a doprovázeny velmi výstižnými vizualizacemi.

85
Formální úprava technické zprávy

Po typografické stránce je text v pořádku a obsahuje pouze menší množství problémů. Mezi tyto patří například chybějící odkazy na některé figury (Obr. 2.6) a chybějící mezery mezi slovy. Zkratky by bylo také vhodné explicitně definovat - např. Elektronový Mikroskop (EM). Pro přehlednost textu bych také některé poznámky pod čarou integroval přímo do textu. Po jazykové stránce hodnotím text také pozitivně, avšak s omezenou znalostí Slovenského jazyka.

85
Práce s literaturou

Literární prameny jsou v práci vhodně zohledněny. Odkazované články jsou převážně z robustních vědeckých konferencí a žurnálů. Využité elektronické zdroje ve formě dokumentací a knihoven jsou vždy korektně citovány. Z textu je téměř vždy jasné které části vypracoval autor a které byly převzaty. Výjimku tvoří některé obrázky - např. 2.1, 2.2 a 2.4 - u kterých není jasný zdroj.

80
Realizační výstup

Realizační výstupy práci považuji za signifikantní. Souhrn problematiky mikroskopie a chyb které se v ní objevují jsou jasně vysvětleny. Dále autor vytvořil dataset vzorků, které lze použít pro testování kalibračních metod i v další práci. Na tomto datasetů následně provedl testování metod pro mapování kalibračního vzoru a odhadu parametrů modelu zkreslení. Tyto metody vyhodnotil a navrhl také vlastní metodu pro odhad modelu zkresnelí pomocí zbytkového zkreslení. 

90
Využitelnost výsledků

Výsledky práce jsou využitelné nejen v praktických aplikacích firmy Termo Fisher, ale dateset lze také použít v dalším výzkumu který se tímto tématem bude zabývat.

Otázky k obhajobě:
  1. Proč nebylo možné využít feature-based matching napříč modalitami? Můžete prosím elaborovat ohledně Vaších výsledků s algoritmy SIFT a ORB?
  2. Proč nebylo možné využít vzorek se čtyřmi dírami pro všechny obrazy? V jakých situacích není tato informace pro fluorescenční snímky k dispozici?
  3. Během evaluace zmiňujete chybné páry - jak byly odlišeny? Jsou korektní hodnoty (ground-truth) součástí datasetu?
  4. Proč nebyla metoda 4 modelu zkreslení ve výsledku použita? Podle výsledků v tabulce 7.1 se jeví jako nejlepší.
Výsledný počet bodů navržený oponentem: 88

Známka navržená oponentem: B

Odpovědnost: Mgr. et Mgr. Hana Odstrčilová