Bc. Marek Budiš Comparison of X-ray microtomography possibilities of application in metrology with conventional approaches Master thesis, Institute of production machines, systems and robotics, BUT FME Brno This master thesis is focused on the analysis of metrological possibilities of using computer X-ray microtomography methods in the industry. The work contains a description of the methods, equipment and measurement. Listed are the main advantages of using X-ray tomography in metrology in comparison with coordinate measuring machine. The work deals with the measurement accuracy of microtomography machine GE V|tome|x L 240, analyzing sources of instrument uncertainty and its quantification. The work was also devised a practical table for the calculation of uncertainty of measurement. The practical part was also measuring on real samples of the industry.

Rentgenová počítačová mikrotomografie (CT) je metoda pro trojrozměrné (3D) zobrazování vnitřní struktury objektů. Laboratoř rentgenové počítačové mikro a nanotomografie na CEITEC VUT (Středoevropský technologický institut, Vysoké učení technické v Brně) se zaměřuje zejména na nedestruktivní analýzu v průmyslovém odvětví. Ukázalo se ale, že tato metoda nachází široké uplatnění i v dalších vědeckých oblastech včetně vývojové biologie. Tato práce poskytuje propojení mezi materiálovými a živými vědami. Kompletní proces vedoucí k vytvoření 3D modelu různých anatomických struktur je detailně popsán. Tento postup zahrnuje kontrastování vzorků, samotné CT měření a analýzu dat. Právě zpracování dat je mnohdy považováno za nejdůležitější část v rentgenové počítačové tomografii a proto je této oblasti věnována v práci největší část. Úpravou měřicích parametrů byl dále optimalizován CT přístroj GE v|tome|x L 240 za účelem umožnění automatické segmentace. Navíc je diskutována možnost měření na synchrotronu za účelem zvýšení prostorového rozlišení a diferenciálního kontrastu. Předpokládá se, že v blízké budoucnosti získají průmyslové CT přístroje podobné zobrazovací vlastnosti, a to jak díky nedávnému vývoji v oblasti hardwaru, tak v oblasti zpracování dat.

This work deals with processing and analysis of micro-CT images of dental-canals filled by~two materials (AH-plus and NaMPC). For that reason, six dog-teeth were scanned in the X-Ray Micro CT Research Lab. The main aim was to produce an algorithm (in Matlab) that evaluates the quality of filling of dental canals (quality of filling materials). The algorithm performs the segmentation of dental canals and calculates their borders. Also, the algorithm measures the percentage contacts of filling materials with dental walls. Moreover, the algorithm provides masks of dental canals according to requirements of the commercial program VG Studio, that evaluates the porosity of filling materials. The results of percentage contacts and porosities show on not-remarkable differences of tested filling materials.

Automatická segmentace biologických struktur v mikro-CT datech je stále výzvou, protože často objekt zájmu (v našem případě obličejová chrupavka) není charakterizovaný unikátním jasem či ostrými hranicemi. V posledních letech se konvoluční neuronové sítě (CNNs) staly mimořádně populárními v mnoha oblastech počítačového vidění. Konkrétně pro segmentaci biomedicínských obrazů je široce používaná architektura U-Net. Nicméně v případě mikro-CT dat vyvstává otázka, zda by nebylo výhodnější použít 3D CNN. Diplomová práce navrhla CNN architekturu založenou na síti V-Net včetně metodologie pro předzpracování a postprocessing dat. Základní architektura byla dále optimalizována pomocí pokročilých architektonických modifikací jako jsou pyramidální modul dilatovaných konvolucí (ASPP modul), škálovatelná exponenciálně-lineární jednotka (SELU aktivační funkce), víceúrovňová kontrola učení (multi-output supervision) či bloky s hustými propojeními (Dense blocks). Pro učení sítě byly použity moderní přístupy jako zahřívání kroku učení (learning rate warmup) či AdamW optimalizátor. I přes to, že 3D CNN v úloze segmentace obličejové chrupavky nepřekonala U-Net, optimalizace zvýšila medián Dice koeficientu z 69,74 % na 80,01 %. Používání těchto pokročilých architektonických modifikací v dalším výzkumu je proto vřele doporučováno, jelikož můžou být přidány do libovolné architektury typu U-Net a zároveň výrazně zlepšit výsledky.

The dissertation deals with the image processing in digital holographic microscopy and X-ray computed tomography. The focus of the work lies in the proposal of data processing techniques to meet the needs of the biological experiments. Transmitted light holographic microscopy is particularly used for quantitative phase imaging of transparent microscopic objects such as living cells. The phase images are affected by the phase aberrations that make the analysis particularly difficult. Here, we present a novel algorithm for dynamical processing of living cells phase images in a time-lapse sequence. The algorithm compensates for the deformation of a phase image using weighted least squares surface fitting. Moreover, it identifies and segments the individual cells in the phase image. This property of the algorithm is important for real-time cell quantitative phase imaging and instantaneous control of the course of the experiment. The efficiency of the propounded algorithm is demonstrated on images of rat fibrosarcoma cells using an off-axis holographic microscope. High resolution X-ray computed tomography is increasingly used technique for the study of the small rodent bones micro-structure. In this part of the work, the trabecular and cortical bone morphology is assessed in the distal half of rat femur. We developed new method for mapping the cortical position and dimensions from a central longitudinal axis with one degree angular resolution. This method was used to examine differences between experimental groups. The bone position in tomographic slices is aligned before the mapping using the propound standardization procedure. The activity of remodelling process of the long bone is studied on the system of cortical canals.