Diplomová práce

Segmentation of Cell Nuclei in Large-Scale Multichannel Image Data of Organoids

Bc. Jan Juračka
Anotace

Segmentace zajímavých objektů, jako jsou buněčná jádra, v mikroskopickém obrazu, náročný úkol. V dnešní době diktují state-of-the-art vlastnosti v této oblasti neuronové sítě. Trénink těchto sítí však vyžaduje nezanedbatelné množství anotovaných dat. Získávání těchto dat je obtížný proces, který není ani vždy možný. Netriviální ztížení zmíněného problému dále plyne z faktu, že mikroskopická data bývají …více

Abstract

Segmenting objects of interest, such as cell nuclei, inside microscopy images is a challenging task. Convolutional neural networks dictate the state-of-the-art performance in biomedical image segmentation. Training such networks, however, require a non-negligible amount of annotated data. Obtaining such data in microscopy imaging is a difficult process, which might be even sometimes impossible. As …více

Klíčová slova
segmentace analýza obrazu kvantifikace mikroskopického obrazu zpracování velkorozměrných dat python scikit-image
Zadání práce
The primary objective of this thesis is to investigate the possibilities of machine-learning-free as well as pre-trained, deep-learning-based segmentation methods and to develop a reliable image analysis pipeline for segmenting cell nuclei in large-scale multichannel image data of organoids without the existence of reference annotations. The textual part of the thesis must include a concise and comprehensive description of the developed pipeline and its quantitative evaluation focused on segmentation accuracy, execution time, and memory consumption. The implementation of the developed pipeline will be delivered in an easy-to-use form and complemented with a practical guide that documents the exemplary usage of the developed pipeline.
Administrativní informace
Práce zkontrolována:
17. 5. 2023 08:47, doc. RNDr. Martin Maška, Ph.D., učo 60734
Plný text práce
33,6 MB / soubor PDF
Jazyk práce
angličtina angličtina
Termín obhajoby
22. 6. 2023
Práce byla úspěšně obhájena

Vedoucí

doc. RNDr. Martin Maška, Ph.D., učo 60734
CABO KVI FI MU

Oponent

Mgr. Karel Štěpka, Ph.D., učo 172454
CABO KVI FI MU
Citovat tuto práci
Masarykova univerzita Fakulta informatiky
Studijní program
Plán
Analýza a zpracování obrazu

Práce na příbuzné téma

Seznam prací, které mají shodná klíčová slova.

Podobné práce

  • Přidání souboru

    Soubor nebo složku lze nahrát pomocí tlačítka Přidat.

  • Další operace se soubory

    Podrobnosti lze zjistit označením příslušného řádku.

  • Pohled pro experty

    Pro častou práci je možné zvolit režim Více možností.

  • Vyhledávání souborů

    Vyhledávaný výraz můžete zadat přímo do adresního řádku.

  • Rychlý přístup k souborům

    Pomocí funkce Nedávné je možné se rychle vrátit k právě prohlíženým souborům. Oblíbené soubory je také možné označit Hvězdičkou.