Segmentace snímků srdeční svaloviny zachycených pomocí mikroskopie
Segmentation of cardiac muscle images acquired using confocal microscopy
Author
Advisor
Škrabánek, PavelReferee
Shehadeh, Mhd AliGrade
AAltmetrics
Metadata
Show full item recordAbstract
Automatizace získávání a zpracování dat je dnes běžnou záležitostí jak v mikroskopii tak v počítačovém vidění. Ke klasifikaci a lokalizaci objektů zájmu (v tomto případě kardiomyocytů) lze užít segmentaci. V tomto konkrétním případě byla aplikována sémantická segmentace za užití hlubokých neuronových sítí jakožto hlavního prostředku k provedení zmíněné úlohy a byl vytvořen software umožňující jak zpracování neoznačených dat, tak trénování modelů neuronových sítí na označených datech. Tato práce krátce hovoří o optické mikroskopi, detailně popisuje segmentaci a hluboké učení a na závěr poskytuje popis procesu od přípravy dat, přes implementaci a trénování neuronových sítí, k vytvoření konečného softwaru. Tento software usnadní a zefektivní práci výzkumníků poskytnutím pouze relevantních dat pro výzkum, pomůže automatizovat sběr mikroskopických snímků a s menším upravením může být aplikován na další obdobné segmentační úlohy. Automating data acquisition and processing is common practice in both microscopy and computer vision fields. To classify and localize objects of interest (cardiomyocytes in this case) in microscopy images, segmentation can be performed. In this particular case, semantic segmentation by using deep neural networks was used as the core mean to perform mentioned task and software providing possibility of processing unlabeled data or training neural network architectures on labeled data was implemented. This work does a brief introduction to optical microscopy, inspects segmentation and deep learning in detail and finally describes the process from preparing data, implementing and training neural networks, to design of the final software. This software will ease the work of researchers by providing them with only relevant data, automate microscopy data acquisition, and with minor changes it can be applied to any similar segmentation task.
Keywords
segmentace, hluboké učení, Keras, neuronové sítě, mikroskopické obrázky, segmentation, deep learning, Keras, neural networks, microscopy imagesLanguage
angličtina (English)Study brunch
bez specializaceComposition of Committee
prof. Ing. Dagmar Janáčová, CSc. (předseda) prof. RNDr. Ing. Miloš Šeda, Ph.D. (místopředseda) doc. Ing. Renata Wagnerová, Ph.D. (člen) doc. Ing. Václav Jirsík, CSc. (člen) doc. Ing. Simeon Simeonov, CSc. (člen)Date of defence
2022-06-13Process of defence
Student uvedl do problematiky využití neuronových sítí pro segmentaci medicínských snímků a detailně popsal využité metody. Odpověděl na otázky oponenta i členů komise.Result of the defence
práce byla úspěšně obhájenaPersistent identifier
http://hdl.handle.net/11012/205223Source
KADLEC, F. Segmentace snímků srdeční svaloviny zachycených pomocí mikroskopie [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. 2022.Collections
- 2022 [477]