Analýza mikroskopických obrazů nádorových buněk

Simple item page
but.committeeprof. Ing. Valentýna Provazník, Ph.D. (předseda) doc. RNDr. Petr Matula, Ph.D. - oponent (člen) Prof. Natasa Sladoje - oponent (člen) doc. Mgr. Petr Beneš, Ph.D. (člen) prof. Ing. Martin Drahanský, Ph.D. (člen) Ing. Martin Mézl, Ph.D. (člen)cs
but.defenceStudent doktorského studia Tomáš Vičar uspokojivě zodpověděl dotazy oponentů i členů komise. Při obhajobě prokázal kvality v úrovni absolventa doktorského studia na VUT.cs
but.jazykangličtina (English)
but.programBiomedicínské technologie a bioinformatikacs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
dc.contributor.advisorKolář, Radimen
dc.contributor.authorVičar, Tomášen
dc.contributor.refereeMatula,, Petren
dc.contributor.refereeSladoje, Natasaen
dc.date.created2022cs
dc.description.abstractTato disertační práce je zaměřena na analýzu různých forem mikroskopických obrazových dat nádorových buněk (statické 2D snímky, statické 3D obrazy, 2D časosběrné zobrazování živých buněk). Hlavní pozornost je věnována datům získaným koherencí řízeným holografickým mikroskopem, který je relativně novou modalitou schopnou kotrastních záznamů živých buněk bez barvení (label-free) a poskytuje kvantitativní informaci (kvantitativní fázové zobrazení - QPI). V práci je popsán základní postup analýzy těchto snímků a jsou vytvářeny nové metody a zdokonalovány metody pro jednotlivé kroky této analýzy. Největší část práce je věnována segmentaci buněk, kde jsou shrnuty klasické metody i metody založené na hlubokém učení. Jsou také vyvinuty nové metody vhodné právě pro QPI data. Část práce je také věnována segmentaci 3D fluorescenční jader a detekci DNA zlomů pomocí hlubokého učení. Práce se zabývá i dalším zpracování v podobě sledování buněk, extrakce příznaků a následné analýze, kde je detekována buněčná smrt a jsou vytvořeny vhodné interpretovatelné příznaky pro klasifikaci buněčné smrti na apoptickou a lytickou. Celkově tato práce přispívá k rozvoji jednotlivých kroků analýzy obrazu nádorových buněk a odráží současný pokrok v oblasti analýzy obrazu, zejména přístupy hlubokého učení, což je také demonstrováno na několika výzkumných aplikacích.en
dc.description.abstractThis dissertation focuses on the analysis of various forms of microscopic image data of cancer cells (static 2D images, static 3D stacks, 2D timelapse live cell imaging). The main focus is on data acquired with a~coherence controlled holographic microscope, which is a~relatively new modality capable of contrast imaging of live cells without staining (label-free) and provide quantitative information (Quantitative Phase Imaging - QPI). In this thesis, the basic procedure for the analysis of cell images is described, where new methods for the individual steps are developed and refined. The largest part of the thesis is devoted to cell segmentation, where classical and deep learning-based methods are summarized. New methods suitable specifically for QPI data are also developed. A~part of the thesis is devoted to the segmentation of 3D fluorescence nuclei and the detection of DNA breaks using deep learning. The thesis also deals with further processing in the form of cell tracking, feature extraction and subsequent analysis, where cell death is detected and suitable interpretable features are developed to classify cell death into apoptotic and lytic. Overall, this thesis contributes to the development of different steps of image analysis of cancer cells and reflects current advances in the image analysis field, deep learning approaches in particular, which is also demonstrated in several research applications.cs
dc.description.markPcs
dc.identifier.citationVIČAR, T. Analýza mikroskopických obrazů nádorových buněk [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2022.cs
dc.identifier.other140844cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/208089
dc.language.isoencs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
dc.rightsStandardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezenícs
dc.subjectAnalýza obrazů buněken
dc.subjectnádorové buňkyen
dc.subjectsegmentace buněken
dc.subjectsledování buněken
dc.subjectklasifikace buněken
dc.subjectholografický mikroskopen
dc.subjectkvantitativní fázové zobrazeníen
dc.subjectlabel-freeen
dc.subjecthluboké učeníen
dc.subjectkonvoluční neuronové sítěen
dc.subjectU-Neten
dc.subjectbuněčná smrten
dc.subjectohniska indikuvaná ionizujícím zářením.en
dc.subjectCell image analysiscs
dc.subjectcancer cellscs
dc.subjectcell segmentationcs
dc.subjectcell trackingcs
dc.subjectcell classificationcs
dc.subjectholographic microscopycs
dc.subjectquantitative phase imagingcs
dc.subjectlabel-freecs
dc.subjectdeep learningcs
dc.subjectconvolutional neural networkscs
dc.subjectU-Netcs
dc.subjectcell deathcs
dc.subjectionizing radiation-induced foci.cs
dc.titleAnalýza mikroskopických obrazů nádorových buněken
dc.title.alternativeAnalysis of Microscopic Images of Cancer Cellscs
dc.typeTextcs
dc.type.driverdoctoralThesisen
dc.type.evskpdizertační prácecs
dcterms.dateAccepted2022-06-24cs
dcterms.modified2022-06-28-14:04:17cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
sync.item.dbid140844en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2025.03.27 12:10:47en
sync.item.modts2025.01.17 14:50:19en
thesis.disciplinebez specializacecs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. Ústav biomedicínského inženýrstvícs
thesis.levelDoktorskýcs
thesis.namePh.D.cs
Files
Original bundle
Now showing 1 - 5 of 5
Thumbnail Image
Name:
final-thesis.pdf
Size:
21.47 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
final-thesis.pdf
Download
Thumbnail Image
Name:
thesis-1.pdf
Size:
1.02 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
thesis-1.pdf
Download
Thumbnail Image
Name:
Posudek-Oponent prace-Posudek oponenta kdoc. Matula_disertace Ing. Vicar.pdf
Size:
278.25 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Posudek-Oponent prace-Posudek oponenta kdoc. Matula_disertace Ing. Vicar.pdf
Download
Thumbnail Image
Name:
Posudek-Oponent prace-Opponent Review prof. Sladoje_dissertation Ing. Vicar.pdf
Size:
550 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Posudek-Oponent prace-Opponent Review prof. Sladoje_dissertation Ing. Vicar.pdf
Download
Thumbnail Image
Name:
review_140844.html
Size:
4.33 KB
Format:
Hypertext Markup Language
Description:
file review_140844.html
Download
Collections
2022