Metody pro shlukování a vyhledávání v obrazových datech z elektronových mikroskopů
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
C
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract
Tato práce řeší problematiku shlukování obrázků z elektronové mikroskopie. Tyto obrázky lze shlukovat podle vizuální podobnosti nebo podle metadat zachycujících nastavení mikroskopu v době pořízení obrázku. Cílem práce je porovnat úspěšnosti obou výše zmíněných přístupů a prozkoumat možnost využití shlukování k rozdělení sady obrázků na obrázky korektní a obrázky zachycující chybu vzniklou při automatizované práci mikroskopu. Hlavním závěrem práce je zjištění, že mezi korektním a chybným obrázkem z elektronového mikroskopu je vizuální rozdíl i rozdíl v metadatech tak malý, že je pomocí shlukování bez učitele nelze správně odlišit. Pozitivním přínosem práce je ale demonstrování použitelnosti vybraných metod na automatické rozdělení sady obrázků do tříd odpovídajících různým fázím práce mikroskopu, což usnadní pracovníkům manuální analýzu obrázků.
This thesis deals with the problem of clustering images from electron microscopy. These images can be clustered by visual similarity or by metadata, which describe the settings of the microscope. The goal of this thesis is to compare these two clustering approaches and to explore the possibility of utilizing clustering to split a set of pictures into two parts - one containing correct pictures and the other containing pictures which capture an error during automatized work of an electron microscope. Conclusion of this thesis is that visual differences and differences in metadata between correct and errorous images from electron microscopy are so small, that they cannot be distinguished by unsupervised clustering techniques. However, a positive contribution of this work is demonstration of usability of the methods chosen in this thesis for clustering images into groups corresponding with different phases of work of the microscope, which will make the manual analysis of these pictures easier.
This thesis deals with the problem of clustering images from electron microscopy. These images can be clustered by visual similarity or by metadata, which describe the settings of the microscope. The goal of this thesis is to compare these two clustering approaches and to explore the possibility of utilizing clustering to split a set of pictures into two parts - one containing correct pictures and the other containing pictures which capture an error during automatized work of an electron microscope. Conclusion of this thesis is that visual differences and differences in metadata between correct and errorous images from electron microscopy are so small, that they cannot be distinguished by unsupervised clustering techniques. However, a positive contribution of this work is demonstration of usability of the methods chosen in this thesis for clustering images into groups corresponding with different phases of work of the microscope, which will make the manual analysis of these pictures easier.
Description
Citation
PLACHÝ, T. Metody pro shlukování a vyhledávání v obrazových datech z elektronových mikroskopů [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2023.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Inteligentní systémy
Comittee
prof. Ing. Tomáš Vojnar, Ph.D. (předseda)
doc. Ing. František Zbořil, CSc. (člen)
doc. Mgr. Adam Rogalewicz, Ph.D. (člen)
Dr. Ing. Petr Peringer (člen)
Ing. Vladimír Veselý, Ph.D. (člen)
Ing. Radek Kočí, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2023-06-19
Defence
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 C.
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení