Metody pro shlukování a vyhledávání v obrazových datech z elektronových mikroskopů

but.committeeprof. 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)cs
but.defenceStudent 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.cs
but.jazykčeština (Czech)
but.programInformační technologie a umělá inteligencecs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
dc.contributor.advisorČadík, Martincs
dc.contributor.authorPlachý, Tomášcs
dc.contributor.refereeHříbek, Davidcs
dc.date.accessioned2023-06-20T06:56:09Z
dc.date.available2023-06-20T06:56:09Z
dc.date.created2023cs
dc.description.abstractTato 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.cs
dc.description.abstractThis 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.en
dc.description.markCcs
dc.identifier.citationPLACHÝ, T. Metody pro shlukování a vyhledávání v obrazových datech z elektronových mikroskopů [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2023.cs
dc.identifier.other147474cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/210556
dc.language.isocscs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologiícs
dc.rightsStandardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezenícs
dc.subjectshlukovánícs
dc.subjectporovnání shlukování na základě obrazových dat a metadatcs
dc.subjectelektronová mikroskopiecs
dc.subjectneuronové sítěcs
dc.subjectučení bez učitelecs
dc.subjectclusteringen
dc.subjectcomparison of clustering based on image data and metadataen
dc.subjectelectron microscopyen
dc.subjectneural networksen
dc.subjectunsupervised learningen
dc.titleMetody pro shlukování a vyhledávání v obrazových datech z elektronových mikroskopůcs
dc.typeTextcs
dc.type.drivermasterThesisen
dc.type.evskpdiplomová prácecs
dcterms.dateAccepted2023-06-19cs
dcterms.modified2023-06-19-12:28:58cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta informačních technologiícs
sync.item.dbid147474en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2023.06.20 08:56:09en
sync.item.modts2023.06.20 08:12:25en
thesis.disciplineInteligentní systémycs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav počítačové grafiky a multimédiícs
thesis.levelInženýrskýcs
thesis.nameIng.cs
Files
Original bundle
Now showing 1 - 2 of 2
Loading...
Thumbnail Image
Name:
final-thesis.pdf
Size:
968.61 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
final-thesis.pdf
Loading...
Thumbnail Image
Name:
review_147474.html
Size:
8.8 KB
Format:
Hypertext Markup Language
Description:
review_147474.html
Collections