Hlavní stránka > Výsledky hledání: keywords:"mikrobiální vzorky"
Hledej:
Tipy pro vyhledávaní :: Rozšířené hledání
Hledej ve sbírkách:
Seřadit podle: Zobrazit výsledky: Výstupní formát:
Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 2 záznamů.  Hledání trvalo 0.01 vteřin. 
Detekce a lokalizace mikrobiálních kolonií pomocí algoritmů hlubokého učení
 Čičatka, Michal ; Vičar, Tomáš (oponent) ; Mézl, Martin (vedoucí práce)
Díky masivnímu rozšíření hmotnostní spektrometrie a neustálému zdražování lidské práce se v současné době nabízí otázka optimalizace přípravy mikrobiálních vzorků. Tato diplomová práce se věnuje návrhu a implementaci algoritmu strojového učení pro segmentaci obrazů mikrobiálních kolonií kultivovaných na Petriho miskách. Algoritmus bude použit v ovládacím software přístroje MBT Pathfinder společnosti Bruker s. r. o., jehož úkolem je automatizace procesu roztěru mikrobiálních vzorků na MALDI destičky. V rámci práce bylo implementováno několik modelů segmentačních neuronových sítí na bázi architektur UNet, UNet++ a ENet. Na základě množství experimentů zkoumajících různé konfigurace sítí a předzpracování trénovacího datasetu byl pro použití v produkčním prostředí vybrán model ENet s čtyřnásobným množstvím filtrů a přidaným konvolučním blokem enkodéru trénovaný na datasetu obrazů misek s aplikovanou kruhovou maskou.
Úplný záznam
Detekce a lokalizace mikrobiálních kolonií pomocí algoritmů hlubokého učení
 Čičatka, Michal ; Vičar, Tomáš (oponent) ; Mézl, Martin (vedoucí práce)
Díky masivnímu rozšíření hmotnostní spektrometrie a neustálému zdražování lidské práce se v současné době nabízí otázka optimalizace přípravy mikrobiálních vzorků. Tato diplomová práce se věnuje návrhu a implementaci algoritmu strojového učení pro segmentaci obrazů mikrobiálních kolonií kultivovaných na Petriho miskách. Algoritmus bude použit v ovládacím software přístroje MBT Pathfinder společnosti Bruker s. r. o., jehož úkolem je automatizace procesu roztěru mikrobiálních vzorků na MALDI destičky. V rámci práce bylo implementováno několik modelů segmentačních neuronových sítí na bázi architektur UNet, UNet++ a ENet. Na základě množství experimentů zkoumajících různé konfigurace sítí a předzpracování trénovacího datasetu byl pro použití v produkčním prostředí vybrán model ENet s čtyřnásobným množstvím filtrů a přidaným konvolučním blokem enkodéru trénovaný na datasetu obrazů misek s aplikovanou kruhovou maskou.
Úplný záznam

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.
Digitální repozitář :: Hledej :: Nový záznam :: Personalizace :: Nápověda
Powered by Invenio v1.1.2
Spravuje admin.invenio@techlib.cz
Tato stránka je dostupná také v následujících jazycích:
Česky  English