Nuclei pixel-szintű szegmentálása rákkutatáshoz

OData támogatás
Konzulens:
Kundra László János
Automatizálási és Alkalmazott Informatikai Tanszék

Diplomatervemben utána jártam és kipróbáltam különböző szegmentálási eljárásokat annak érdekében, hogy különféle mikroszkóp felvételeken a sejtmagokat lokalizálni és elkülöníteni tudjam pixel szinten. Célom az volt, hogy klasszikus eljárásoktól indulva a mély tanulásig bezárólag az algoritmusokat implementáltam, és kiértékeljem, hogy egy lehetséges kutatást segítő módszert találjak és dolgozzak ki.

A megoldásoknak olyannak kellett lenniük, hogy kevés adattal és több típusú mikroszkóp kép alkalmazásával, is elég jól tudjon általánosítani, mely nehéz feladat akkor amikor a sejtmagok reprezentációja teljesen eltérő felvételről felvételre. Viszont így meg van az a szabadság, hogy egy modellt lehet alkalmazni, nem kell típusonként újat kifejleszteni.

Látható lesz, hogy míg a klasszikus gépi látás algoritmusaival is megoldható a feladat, a neurális hálókkal pontosabb eredményeket érünk el. Mindez arra enged következtetni, hogy a diplomatervben bemutatott neurális architektúra használható orvosi képi felvételek elemzésének automatizálására.

Letölthető fájlok

A témához tartozó fájlokat csak bejelentkezett felhasználók tölthetik le.