Zpracování digitálních snímků videokymografických záznamů jako podpůrný nástroj pro diagnostiku hlasivek
Zpracování digitálních snímků videokymografických záznamů jako podpůrný nástroj pro diagnostiku hlasivek
diploma thesis (DEFENDED)
![Document thumbnail](/bitstream/handle/20.500.11956/34219/thumbnail.png?sequence=7&isAllowed=y)
View/ Open
Permanent link
http://hdl.handle.net/20.500.11956/34219Identifiers
Study Information System: 62828
Collections
- Kvalifikační práce [11266]
Author
Advisor
Referee
Jiřík, Radovan
Faculty / Institute
Faculty of Mathematics and Physics
Discipline
Software Systems
Department
Department of Software and Computer Science Education
Date of defense
7. 9. 2010
Publisher
Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultaLanguage
English
Grade
Excellent
Videokymografi e je metoda umožňující zachytit řadu charakteristik kmitání hlasivek důležitých pro stanovení jejich diagnózy. Manuální extrakce těchto charakteristik je v řadě případ problematická, automatická extrakce by stanovení diagnózy usnadnila a zpřesnila. Automatické zpracování snímků komplikuje především velké množství šumu na snímcích a dále velká variabilita průběhu kmitání hlasivek různých pacientů. Cílem práce je vybrat charakteristiky kmitání hlasivek vhodné pro automatickou extrakci a jejich extrakci implementovat. S ohledem na speci cké vlastnosti videokymogra fických snímků byla vyvinuta implementace automatické extrakce, která může sloužit jako základ nástroje pro podporu kymogra fické diagnostiky hlasivek. Vytvořený systém pro vyhodnocení výsledků automatické extrakce byl spolu se sadou snímků a sadou charakteristik kmitání extrahovaných manuálně použit k podrobnému testování implementace.
Videokymography is a medical imaging method of revealing and diagnosing vocal cords vibrations in voice disorders. Manual data extraction is problematic while automatic extraction can facilitate and re ne the diagnostic process. However, automatic processing is hampered by signal noise and considerable variability in vocal cords vibrations of individual patients. The objective of the present study is to identify typical characteristics of vocal cords vibrations suitable for automatic extraction and diagnostic interpretation and to implement such automatic extraction. The automatic extraction tool that was implemented reects specifi c features of viodeokymographic images. The system for interpretation of automatic extraction results was developed and tested against manually extracted vibrations data and images. The tool can support kymographic diagnosis of vocal cords disorders.