| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Izpis gradiva Pomoč

Naslov:Segmentacija slik celic z algoritmi globokega učenja : magistrsko delo
Avtorji:ID Gorjanc, Gregor (Avtor)
ID Karakatič, Sašo (Mentor) Več o mentorju... Novo okno
ID Pohorec, Viljem (Komentor)
Datoteke:.pdf MAG_Gorjanc_Gregor_2023.pdf (10,66 MB)
MD5: A9B32D39F78502BF6A5A0CEE65CDFC10
 
Jezik:Slovenski jezik
Vrsta gradiva:Magistrsko delo/naloga
Tipologija:2.09 - Magistrsko delo
Organizacija:FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Opis:V magistrskem delu smo se spoznali s problematiko sladkorne bolezni, ki se odraža z nepravilnim obnašanjem celic beta v trebušni slinavki. Seznanili smo se s postopkom označevanja slik Langerhansovih otočkov, ki vsebujejo celice beta. S ciljem avtomatizacije procesa ročnega označevanja slik smo se odločili za uporabo globoke nevronske mreže za segmentacijo slik. Po analizi podatkovnih množic in preobrazbi slikovnih vrst s postopki agregacije v obliko, primerno za strojno učenje slik, smo s pomočjo nenadzorovanega učenja naučili nevronsko mrežo W-Net in ovrednotili rezultate. Mreža je uspešno identificirala zanimiva območja na slikah, vendar s premalo natančnostjo in prevelikimi območji lažno pozitivnih slikovnih točk.
Ključne besede:segmentacija slik, nenadzorovano učenje, W-Net, nevronska mreža, celice beta
Kraj izida:Maribor
Kraj izvedbe:Maribor
Založnik:[G. Gorjanc]
Leto izida:2022
Št. strani:1 spletni vir (1 datoteka PDF (XIV, 123 f.))
PID:20.500.12556/DKUM-83576 Novo okno
UDK:004.85.021:004.92(043.2)
COBISS.SI-ID:148612867 Novo okno
Datum objave v DKUM:23.01.2023
Število ogledov:739
Število prenosov:130
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
Področja:KTFMB - FERI
:
Kopiraj citat
  
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:Bookmark and Share


Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Licence

Licenca:CC BY-NC-ND 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva-Nekomercialno-Brez predelav 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.sl
Opis:Najbolj omejujoča licenca Creative Commons. Uporabniki lahko prenesejo in delijo delo v nekomercialne namene in ga ne smejo uporabiti za nobene druge namene.
Začetek licenciranja:30.12.2022

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:Cell image segmentation with deep learning algorithms
Opis:In this master’s thesis, we acquaint ourselves with the challenges of diabetes mellitus, which is expressed by abnormal behaviour of beta cells in the pancreas. We familiarised ourselves with the process of labelling images of islets of Langerhans, which contain beta cells. With the aim of automating manual labelling process, we decided to use a deep neural network for image segmentation. After analysing the datasets and transforming the image series with aggregation techniques into appropriate format, we used unsupervised learning to train W-Net neural network and evaluate results. Neural network was successful in identifying areas of interests in images, but with insufficient precision and large areas of false positive pixels.
Ključne besede:image segmentation, unsupervised learning, W-Net, neural net, beta cells


Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici