Rozšíření dat v inferenčním režimu pro zvýšení klasifikační přesnosti systému automatického hodnocení vývojových fází kardiomyocytů
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
A
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství
Abstract
Tato práce se věnuje rešerši technik rozšíření dat v inferenčním režimu a následné aplikaci na převzatý systém automatického hodnocení vývojových fází kardiomyocytů s cílem zvýšení jeho přesnosti pro praktické aplikace. Tyto techniky spočívají v agregaci predikcí modelu strojového učení přes více rozšířených vzorků dat, čímž přispívá k zlepšení robustnosti predikcí. Bylo navrženo několik metod, které se snaží získat co největší nárůst přesnosti nebo berou v úvahu kompromis mezi výpočetní složitostí a ziskem na přesnosti.
This thesis studies techniques of test-time augmentation and their application to the adopted system of automatic assessment of cardiomyocyte developmental stages in order to increase its accuracy for practical applications. These techniques consist of aggregating the predictions of a machine learning model across multiple augmented samples of data, consequently contributing to improve the robustness of the predictions. Several methods have been proposed that attempt to obtain the topmost increase in accuracy or take into account the trade-off between computational complexity and accuracy gains.
This thesis studies techniques of test-time augmentation and their application to the adopted system of automatic assessment of cardiomyocyte developmental stages in order to increase its accuracy for practical applications. These techniques consist of aggregating the predictions of a machine learning model across multiple augmented samples of data, consequently contributing to improve the robustness of the predictions. Several methods have been proposed that attempt to obtain the topmost increase in accuracy or take into account the trade-off between computational complexity and accuracy gains.
Description
Citation
PAKR, J. Rozšíření dat v inferenčním režimu pro zvýšení klasifikační přesnosti systému automatického hodnocení vývojových fází kardiomyocytů [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. 2023.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
bez specializace
Comittee
prof. Ing. Dagmar Janáčová, CSc. (předseda)
doc. Ing. Václav Jirsík, CSc. (místopředseda)
prof. RNDr. Ing. Miloš Šeda, Ph.D. (člen)
doc. Ing. Jiří Jaroš, Ph.D. (člen)
doc. Ing. Miloš Hammer, CSc. (člen)
Date of acceptance
2023-06-20
Defence
Student sebevědomě prezentoval výsledky své diplomové práce. Otázky oponenta byly zodpovězeny. Následovala diskuse s komisí. Doc. Jirsík se dotazoval na porovnání přesnosti klasifikací s experty v medicíně.
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení