Shlukování mikrobiálních kolonií na základě obrazu
| but.committee | 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) | cs |
| but.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 A. | cs |
| but.jazyk | angličtina (English) | |
| but.program | Informační technologie a umělá inteligence | cs |
| but.result | práce byla úspěšně obhájena | cs |
| dc.contributor.advisor | Beneš, Karel | en |
| dc.contributor.author | Láncoš, Jan | en |
| dc.contributor.referee | Kišš, Martin | en |
| dc.date.accessioned | 2023-07-17T09:06:35Z | |
| dc.date.available | 2023-07-17T09:06:35Z | |
| dc.date.created | 2023 | cs |
| dc.description.abstract | Laboratorní analýza mikrobiálních kolonií pěstovaných na Petriho miskách je v současné době předmětem intenzivního výzkumu ve snaze o dosažení totální laboratorní automatizace. Jádro tohoto problému spočívá v přesné lokalizaci kolonií při obrazové analýze. Současná řešení nejčastěji využívají strojové učení, které je však obecně závislé na kvalitních datech, kterých je v tomto odvětví k dispozici jen velmi málo. Abych adresoval tento problém, vytvořil jsem víceúčelový generátor syntetických dat. Úspěšně jsem jej aplikoval jak při segmentaci tak při shlukování kolonií. Výsledné segmentační F1 skóre se mi podařilo navýšit z 0,518 na 0,729 a při shlukování jsem s využitím této segmentace dosáhl V-measure skóre 0,830. Prací navržený přístup ke generování syntetických dat nás posouvá o krok blíže k plné laboratorní automatizaci. | en |
| dc.description.abstract | In-lab analysis of microbial colonies grown on Petri dishes is on the frontier of efforts for total laboratory automation. The core of this issue lies in precise localization of the colonies during image analysis. The state of the art solutions often employ machine learning models. However, these models tend to be heavily reliant on existence of quality labels which leads to a data scarcity problem. The proposed thesis addresses this issue by creation of a sample generator. The robustness of the proposed solution was corroborated by successfully applying the generator both in our segmentation and colony clustering efforts, significantly raising the F1 segmentation score from 0.518 to 0.729 and achieving a subsequent V-measure clustering score of 0.830. This approach to generating synthetic data brings us one step closer towards total laboratory automation. | cs |
| dc.description.mark | A | cs |
| dc.identifier.citation | LÁNCOŠ, J. Shlukování mikrobiálních kolonií na základě obrazu [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2023. | cs |
| dc.identifier.other | 144027 | cs |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11012/213191 | |
| dc.language.iso | en | cs |
| dc.publisher | Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií | cs |
| dc.rights | Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení | cs |
| dc.subject | augmentace dat | en |
| dc.subject | u-net | en |
| dc.subject | konvolutní neuronové sítě | en |
| dc.subject | shlukování | en |
| dc.subject | k-means | en |
| dc.subject | Petriho misky s agarem | en |
| dc.subject | mikrobiální kolonie | en |
| dc.subject | laboratorní automatizace | en |
| dc.subject | generace dat | en |
| dc.subject | syntetická data | en |
| dc.subject | analýza obrazu | en |
| dc.subject | segmentace | en |
| dc.subject | genetický algoritmus | en |
| dc.subject | strojové učení | en |
| dc.subject | data augmentation | cs |
| dc.subject | u-net | cs |
| dc.subject | convolutional neural network | cs |
| dc.subject | clustering | cs |
| dc.subject | k-means | cs |
| dc.subject | agar plate | cs |
| dc.subject | petri dish | cs |
| dc.subject | microbial colonies | cs |
| dc.subject | laboratory automation | cs |
| dc.subject | data generation | cs |
| dc.subject | synthetic data | cs |
| dc.subject | image analysis | cs |
| dc.subject | segmentation | cs |
| dc.subject | genetic algorithm | cs |
| dc.subject | machine learning | cs |
| dc.title | Shlukování mikrobiálních kolonií na základě obrazu | en |
| dc.title.alternative | Image-Based Clustering of Microbial Colonies | cs |
| dc.type | Text | cs |
| dc.type.driver | masterThesis | en |
| dc.type.evskp | diplomová práce | cs |
| dcterms.dateAccepted | 2023-06-19 | cs |
| dcterms.modified | 2023-06-19-10:42:38 | cs |
| eprints.affiliatedInstitution.faculty | Fakulta informačních technologií | cs |
| sync.item.dbid | 144027 | en |
| sync.item.dbtype | ZP | en |
| sync.item.insts | 2023.07.17 11:06:35 | en |
| sync.item.modts | 2023.07.17 10:01:35 | en |
| thesis.discipline | Inteligentní systémy | cs |
| thesis.grantor | Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav počítačové grafiky a multimédií | cs |
| thesis.level | Inženýrský | cs |
| thesis.name | Ing. | cs |