Segmentace buněk pomocí konvolučních neuronových sítí
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
F
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract
Tato práce zkoumá využití konvolučních neuronových sítí se zaměřením na sémantickou a instanční segmentaci buněk z mikroskopických snímků. Teoretická část obsahuje popis hlubokých neuronových sítí a shrnutí široce používaných konvolučních architektur pro segmentaci obrazu. Praktická část práce je věnována vytvoření modelu konvoluční neuronové sítě na základě architektury U-Net. Dále obsahuje segmentaci buněk predikovaných obrazů pomocí tří metod, a to prahování, metody rozvodí a metody náhodného chodce.
This work examines the use of convolutional neural networks with a focus on semantic and instance segmentation of cells from microscopic images. The theoretical part contains a description of deep neural networks and a summary of widely used convolutional architectures for image segmentation. The practical part of the work is devoted to the creation of a convolutional neural network model based on the U-Net architecture. It also contains cell segmentation of predicted images using three methods, namely thresholding, the watershed and the random walker.
This work examines the use of convolutional neural networks with a focus on semantic and instance segmentation of cells from microscopic images. The theoretical part contains a description of deep neural networks and a summary of widely used convolutional architectures for image segmentation. The practical part of the work is devoted to the creation of a convolutional neural network model based on the U-Net architecture. It also contains cell segmentation of predicted images using three methods, namely thresholding, the watershed and the random walker.
Description
Citation
HRDLIČKOVÁ, A. Segmentace buněk pomocí konvolučních neuronových sítí [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2021.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
bez specializace
Comittee
doc. Ing. Radim Kolář, Ph.D. (předseda)
Ing. Jan Odstrčilík, Ph.D. (místopředseda)
Ing. Andrea Němcová (člen)
Mgr. Bc. Darina Čejková, Ph.D. (člen)
MUDr. Tibor Stračina, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2021-09-02
Defence
Studentka prezentovala výsledky své práce a komise byla seznámena s posudky. Doc. Kolář se dotázal na důvod postrádajíci se optimalizaci; dostupný hardware. Ing. Odstrčilík se dotázal na vytvoření a význam distančních map. Doc. Kolář se dotázal na volbu nastavení prahu. MUDr. Stračina se dotázal na praktické využití segmentování buněk. Ing. Němcová se dotázala na důvod nesrovnalosti u používaných výřezů; získávání výřezů. Doc. Kolář se dotázal na augmentaci. Ing. Odstrčilík se dotázal na počet obrazů v databáze. Studentka neobhájila diplomovou práci.
Result of defence
práce nebyla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení