Detekce buněk pomocí konvolučních neuronových sítí
Cell detection using convolutional neural networks
Abstract
Tato bakalářská práce se zabývá využitím konvolučních neuronových sítí pro detekci buněk v obrazových datech. Teoretická část obsahuje popis fungování těchto sítí a jejich různých architektur. V praktické části byly tyto sítě implementovány a trénovány na dostupném datasetu. Každá z těchto sítí využívá však jiný přístup k detekci. Nakonec byly jednotlivé sítě statisticky vyhodnoceny a byl provedena diskuse. This bachelor thesis deals with the use of convolutional neural networks for cell detection in image data. The theoretical part contains a description of the functioning of these networks and their various architectures. In the practical part, these networks were implemented and trained on an available dataset. However, each of these networks uses a different approach to detection. Finally, the individual networks were statistically evaluated and a discussion was conducted.
Keywords
Konvoluční neuronové sítě, detekce objektů, buňky, PyTorch, Convolutional neural networks, object detection, cells, PyTorchLanguage
čeština (Czech)Study brunch
Biomedicínská technika a bioinformatikaComposition of Committee
prof.Ing. Marek Penhaker, Ph.D. (předseda) Ing. Martin Mézl, Ph.D. (místopředseda) Mgr. Ing. Karel Sedlář, Ph.D. (člen) Ing. Jiří Sekora (člen) Mgr. Vladan Bernard, Ph.D. (člen) MUDr. Michal Jurajda, Ph.D. (člen)Date of defence
2020-06-24Process of defence
Student prezentoval výsledky své práce a komise byla seznámena s posudky. Student odpověděl na otázku oponenta, jaké byly rozdíly v úspěšnosti detekce u různých mikroskopických snímků? Ing. Sekora položil otázku, jakým způsobem byl získán referenční počet buněk? Student obhájil bakalářskou práci a odpověděl na otázky členů komise a oponenta.Result of the defence
práce byla úspěšně obhájenaPersistent identifier
http://hdl.handle.net/11012/190471Source
DOSKOČIL, O. Detekce buněk pomocí konvolučních neuronových sítí [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2020.Collections
- 2020 [427]