2021

Browse

Now showing 1 - 5 of 12

Detekce repetitivních sekvencí v genomech
(Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií, ) Puterová, Janka; Zendulka, Jaroslav; Jedlička, Pavel; Kléma, Jiří
Repetitivní sekvence mohou tvořit významnou část genomu, v některých případech více než 80%, která však bývala vědci často přehlížena. Dnes je známo, že repetice mají v genomu různé funkce a rozdělují se na dvě hlavní skupiny: rozptýlené a tandemové repetice. Cílem této práce bylo vytvoření bioinformatických nástrojů pro detekci repetic, ať už přímo ze sekvenačních dat generovaných sekvenátory, nebo ze sestavených genomů. V úvodní části práce poskytuje náhled do problematiky a přehled typů repetic vyskytujících se v genomech. Dále se práce zabývá stávajícími přístupy a nástroji zaměřenými na identifikaci repetic přímo ze sestavených sekvencí. Hlavním přínosem do této oblasti bylo vytvoření nástroje digIS, který se zaměřuje na detekci inserčních sekvencí, které přestavují nejhojněji se vyskytující rozptýlené repetice u prokaryot. digIS je založen na principu profilových skrytých Markovových modelů zkonstruovaných pro katalytické domény transpozáz, které představují nejkonzervativnější část inserčních sekvencí a zachovávají si sekundární strukturu v rámci rodiny. Následně práce poskytuje přehled sekvenačních technologií a rozebírá stávající metody pro detekci repetic přímo ze sekvenačních dat, bez nutnosti procházejícího sestavení genomu. Je představen nový přístup pro detailní analýzu tandemových repetic. Tento přístup rozšiřuje základní analýzu nástroje RepeatExplorer, který detekuje a charakterizuje repetice přímo ze sekvenačních dat. Práce dále diskutuje aplikace detekce repetic v biologickém výzkumu zejména z pohledu srovnávacích studií repeatomu a evoluce pohlavních chromozomů. V závěrečné části práce poskytuje souhrn dosažených výsledků výzkumu v podobě čtyř článků publikovaných v mezinárodních časopisech, jejichž plné znění je dostupné v přílohách, a celkové shrnutí práce a možnosti budoucího výzkumu.
Hluboké učení pro virtuální personalizované modelování a rekonstrukci lebky
(Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií, ) Kodym, Oldřich; Herout, Adam; Kozubek, Michal; Egger, Bernhard
Segmentace lebky ze 3D pacientských dat a virtuální rekonstrukce tvaru lebek s defekty jsou nejnáročnějšími kroky potřebnými pro tvorbu lebečních modelů na míru pacienta. Tyto modely jsou v kranioplastice využívány pro plánování operací, poučení pacienta a design implantátů na míru, avšak jejich využitelnost je v současnosti limitována množstvím manuální práce potřebné pro dosažení dostatečné kvality virtuálních modelů. Tato teze má za cíl zefektivnění tohoto virtuálního pracovního postupu s využitím metod hlubokého učení. Teze popisuje klinickou motivaci a současnou výzkumnou literaturu v oblasti automatizace virtuální kranioplastiky. Dále navrhuje nové řešení sestávajicí z metody automatické segmentace lebky založené na kombinaci konvoluční neuronové sítě a algoritmu graph-cut a metody automatické rekonstrukce lebky založené na kaskádě konvolučních sítí. Obě tyto komponenty demonstrují přesnost na úrovni vědeckého stavu poznání. Dále tato práce cílí na zvýšení reprodukovatelnosti výzkumu lebečních rekonstrukcí poskytnutím strukturovaného syntetického datasetu pro vývoj a srovnávání automatických metod. Hlavním cílem této práce je využitelnost v klinické praxi. Zatímco navržená metoda segmentace lebek je již v klinické praxi využívána, integrace automatické virtuální rekonstrukce lebky představuje několik dalších překážek, jako nízká tolerance k nepřesnostem ve tvaru okolo hranice defektu. Tato práce proto také navrhuje rozšíření metody rekonstrukce lebky, které umožňuje její adaptaci na cílovou populaci a typ kraniálních implantátů, který se může mezi jednotlivými klinickými pracovištěmi lišit. Výsledky vyhodnocení experta ukazují, že výstupy této metody dosahují dostatečné kvality pro implementaci do klinické praxe společně s metodou segmentace.
Hardwarová akcelerace detekce objektů v obraze
(Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií, ) Musil, Petr; Zemčík, Pavel; Chalmers, Alan; Kadlec, Jiří
V dnešní době je patrný nárůst počtu kamer a dohledových systémů ve veřejném prostoru. Množství informací které tato zařízení produkují je enormní a není v lidských silách je všechny vyhodnotit a interpretovat. Použití výpočetních technologií je nezbytné. Moderní algoritmy počítačového vidění již dosahují skvělých výsledků, jejich širšímu použití v praxi zatím brání nízký výkon zařízení a vysoké požadavky na výpočetní zdroje a energii. Jednou z možností je využití vysokého paraelního výkonu FPGA pro efektivní zpracování těchto algoritmů. Cílem této disertační práce je představit navržené metody optimalizace detektoru objektů v obraze běžících na FPGA. Tyto detektory využívají boostovatelné soft kaskády klasifikátorů spolu s lokálními obrazovými příznaky, které slouží jako slabé klasifikátory. Navržené postupy využívají sekvenční vyhodnocení slabých klasifikátoru. Pro zvýšení výkonu detekce je vyhodnocováno současně více pozic v obraze. Je navržen nový přístup pro detekci objektů různé velikosti nevyžadující externí paměť. Vytvořené detektory byly experimentálně ověřeny na úlohách detekce obličejů a poznávacích značek automobilů. Dosažená výsledky překonávají současný stav poznání, umožňují vytvořit detektory objektů s vyšším detekčním výkonem, lepším poměrem výkonu a spotřebovaných zdrojů FPGA a s lepší přesností detekce.
Vizuální lokalizace v přírodě
(Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií, ) Brejcha, Jan; Čadík, Martin; Sattler, Torsten; Matas, Jiří
V této práci se zabýváme odhadem pozice a orientace kamery z dané fotografie. Tento problém nazýváme vizuální geo-lokalizace. Konkrétně se zabýváme fotografiemi pořízenými v přírodních horských prostředích. Představujeme podrobný průzkum aktuálního stavu poznání algoritmů, datových sad a přístupů k vyhodnocování problému vizuální geo-lokalizace. Náš průzkum odhalil, že vizuální geo-lokalizace v přírodních prostředích je často řešena pomocí vyhledávání podobností nebo korespondencí mezi vstupní fotografií a terénním modelem. Problém nacházení korespondencí mezi fotografií a terénním modelem nazýváme porovnávání napříč doménami (cross-domain matching). Na základě našeho průzkumu jsme stanovili tři hlavní cíle, jejichž dosažení nám umožňuje překonat aktuální stav poznání vizuální geo-lokalizace v horských prostředích s využitím porovnávání napříč doménami: (I) potřeba nových datových sad které umožní trénovat, vyhodnocovat a porovnávat algoritmy vizuální geo-lokalizace, (II) potřeba ověřit, zda využití různých příznaků - křivek horizontu, hranových map, sémantické segmentace a satelitních snímků pomůže vylepšit algoritmy pro porovnávání napříč doménami, (III) potřeba ilustrovat využitelnost metod vizuální geo-lokalizace pomocí vývoje jejich nových aplikací. V této práci podrobně popisujeme naše výzkumné studie, které objasňují, jakým způsobem jsme postupovali ve výzkumu jednotlivých cílů. Představujeme několik nových datových sad pro účely vyhodnocování, porovnávání a trénování jednotlivých metod. S využitím těchto nových datových sad jsme vyvinuli novou metodu pro zarovnání fotografií s terénním modelem na základě sémantické segmentace kombinované s běžnými hranovými příznaky. Pomocí experimentálního vyhodnocení objasňujeme výhody našeho nového přístupu oproti aktuálnímu stavu poznání. Dále navrhujeme meta algoritmus umožňující automatickou kalibraci více kamer, který je založen na odhadu struktury z pohybu (Structure from Motion) napříč doménami. Tento nový přístup pro automatické zarovnávání fotografií s terénním modelem nám umožňuje natrénovat kompaktní deskriptor klíčových bodů pomocí hlubokého učení. V rámci našeho výzkumu ukazujeme funkčnost tohoto deskriptoru při odhadu externích parametrů kamery (pozice a orientace) pomocí porovnávání vstupní fotografie s terénním modelem. V závěru práce ukazujeme praktickou využitelnost našich metod pro automatickou kalibraci externích parametrů kamery. Navrhujeme nový přístup k prezentaci fotografií, který je vhodný jak pro prezentaci na monitoru či jiné projekční ploše, tak pro virtuální realitu. Pomocí experimentálního vyhodnocení ukazujeme, že naše nová metoda prezentace fotografií pomáhá uživatelům s orientací v neznámých komplexních přírodních scénách.
Efektivní automatové techniky a jejich aplikace
(Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií, ) Havlena, Vojtěch; Vojnar, Tomáš; Jančar, Petr; Mayr, Richard; Esparza, Javier
Tato práce se zabývá vývojem efektivních technik pro konečné automaty a jejich aplikace. Zejména se věnujeme konečným automatům použitých pří detekci útoků v síťovém provozu a automatům v rozhodovacích procedurách a verifikaci. V první části práce navrhujeme techniky přibližné redukce nedeterministických automatů, které snižují spotřebu zdrojů v hardwarově akcelerovaném zkoumání obsahu paketů. Druhá část práce je je věnována automatům v rozhodovacích procedurách, zejména slabé monadické logice druhého řádů k následníků (WSkS) a teorie nad řetězci. Navrhujeme novou rozhodovací proceduru pro WS2S založenou na automatových termech, umožňující efektivně prořezávat stavový prostor. Dále studujeme techniky předzpracování WSkS formulí za účelem snížení velikosti konstruovaných automatů. Automaty jsme také aplikovali v rozhodovací proceduře teorie nad řetězci pro efektivní reprezentaci důkazového stromu. V poslední části práce potom navrhujeme optimalizace rank-based komplementace Buchiho automatů, které snižuje počet generovaných stavů během konstrukce komplementu.

Browse

Recent Submissions