Original title: Využitie pokročilých segmentačných metód pre obrazy z TEM mikroskopov
Translated title: Using advanced segmentation methods for images from TEM microscopes
Authors: Mocko, Štefan ; Chmelík, Jiří (referee) ; Potočňák, Tomáš (advisor)
Document type: Master’s theses
Year: 2018
Language: eng
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract: [eng] [cze]
Tato magisterská práce se zabývá využitím konvolučních neuronových sítí pro segmentační účely v oblasti transmisní elektronové mikroskopie. Také popisuje zvolenou topologii neuronové sítě - U-NET, použíté augmentační techniky a programové prostředí. Firma Thermo Fisher Scientific (dříve FEI Czech Republic s.r.o) poskytla obrazová data pro účely této práce. Získané segmentační výsledky jsou prezentovány ve formě křivek (ROC, PRC) a ve formě numerických hodnot (ARI, DSC, Chybová matice). Zvolená UNET topologie dosáhla excelentních výsledků v oblasti pixelové segmentace. S největší pravděpodobností, budou tyto výsledky sloužit jako odrazový můstek pro interní firemní výzkum. This master‘s thesis deals with the use of a convolutional neural networks for the segmentation task on images from transmission electron microscope. It also describes chosen neural network topology - U-NET, used augmentation techniques and programming environment. ThermoFisher Scientific (formerly FEI Czech Republic s.r.o.) provided data for this thesis. Obtained segmentation results are presented in the form of curves (ROC, PRC) and numerical values (ARI, DSC, Confusion matrices). Chosen U-NET topology achieved excellent results in the field of pixel-wise segmentation, and hopefully, these results will serve as a starting point for internal company research.
Keywords: Konvoluční neuronová síť; Neuronová síť; segmentace; TEM; U-net; Convolution neural network; Neural network; segmentation; TEM; U-net

Institution: Brno University of Technology (web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library.
Original record: http://hdl.handle.net/11012/82051

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-378145


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > Brno University of Technology
Academic theses (ETDs) > Master’s theses