|
|
Detekce a rozměření elektronového svazku v obrazech z TEM
Polcer, Simon ; Vičar, Tomáš (oponent) ; Chmelík, Jiří (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá automatickou detekcí a rozměřením elektronového svazku ve snímcích z transmisního elektronového mikroskopu. V úvodní části práce je popsána konstrukce a nejdůležitější součástky elektronového mikroskopu. Dále jsou v teoretické části shrnuty módy osvětlení fluorescenčního stínítka, které vznikají při práci na mikroskopu. K automatické detekci elektronového svazku jsou použity metody strojového učení, konkrétně konvoluční neuronová síť U-Net. Následné rozměření elektronového svazku je provedeno na základě aproximace oblasti elektronového svazku elipsou, kde parametry elipsy udávají rozměry svazku. Jelikož při učení neuronových sítí je potřeba mít dostatečně rozsáhlou databázi snímků, jsou v práci popsány metody umělého rozšíření databáze. V práci je navržena vlastní augmentační metoda, která využívá geometrické transformace a aplikuje je na základě módu osvětlení fluorescenčního stínítka. V závěru práce jsou shrnuty a diskutovány dosažené výsledky. Úspěšnost algoritmu je zhodnocena na variabilní skupině snímků pokrývající jednotlivé módy osvětlení fluorescenčního stínítka. Celková úspěšnost dosahuje 0,815 hodnoty DICE koeficientu, který udává míru překryvu dvou oblastí. Práce je kompletně zpracována v programovém prostředí Python.
|
|
|
Detekce fibrilace síní v dlouhodobých signálech EKG
Polcer, Simon ; Kozumplík, Jiří (oponent) ; Maršánová, Lucie (vedoucí práce)
Bakalářská práce se zabývá automatickou detekcí síňových fibrilací v dlouhodobých signálech EKG. Nejprve přináší popis elektrofyziologie srdce, síňové fibrilace a automatických metod pro jejich detekci. První metoda realizovaná v této práci je založena na výpočtu parametrů vycházejících z nepravidelnosti délky trvání RR intervalů, druhá využívá stacionární vlnkovou transformaci a další různé typy parametrů jsou vypočteny až ze signálů po transformaci. Vypočtené parametry jsou následně statisticky analyzovány v programu STATISTICA. Parametry jsou zhodnoceny pomocí neparametrického Mann-Whitney testu, dle kterého je vybráno, které z parametrů vykazují statisticky významné rozdíly hodnot pro signály obsahující fibrilaci síní a signály obsahující sinusový rytmus. Nakonec je provedena klasifikace pomocí dvou metod: metody podpůrných vektorů a metody k-nejbližších sousedů.
|
|
|
Detekce a rozměření elektronového svazku v obrazech z TEM
Polcer, Simon ; Vičar, Tomáš (oponent) ; Chmelík, Jiří (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá automatickou detekcí a rozměřením elektronového svazku ve snímcích z transmisního elektronového mikroskopu. V úvodní části práce je popsána konstrukce a nejdůležitější součástky elektronového mikroskopu. Dále jsou v teoretické části shrnuty módy osvětlení fluorescenčního stínítka, které vznikají při práci na mikroskopu. K automatické detekci elektronového svazku jsou použity metody strojového učení, konkrétně konvoluční neuronová síť U-Net. Následné rozměření elektronového svazku je provedeno na základě aproximace oblasti elektronového svazku elipsou, kde parametry elipsy udávají rozměry svazku. Jelikož při učení neuronových sítí je potřeba mít dostatečně rozsáhlou databázi snímků, jsou v práci popsány metody umělého rozšíření databáze. V práci je navržena vlastní augmentační metoda, která využívá geometrické transformace a aplikuje je na základě módu osvětlení fluorescenčního stínítka. V závěru práce jsou shrnuty a diskutovány dosažené výsledky. Úspěšnost algoritmu je zhodnocena na variabilní skupině snímků pokrývající jednotlivé módy osvětlení fluorescenčního stínítka. Celková úspěšnost dosahuje 0,815 hodnoty DICE koeficientu, který udává míru překryvu dvou oblastí. Práce je kompletně zpracována v programovém prostředí Python.
|
|
|
Detekce fibrilace síní v dlouhodobých signálech EKG
Polcer, Simon ; Kozumplík, Jiří (oponent) ; Maršánová, Lucie (vedoucí práce)
Bakalářská práce se zabývá automatickou detekcí síňových fibrilací v dlouhodobých signálech EKG. Nejprve přináší popis elektrofyziologie srdce, síňové fibrilace a automatických metod pro jejich detekci. První metoda realizovaná v této práci je založena na výpočtu parametrů vycházejících z nepravidelnosti délky trvání RR intervalů, druhá využívá stacionární vlnkovou transformaci a další různé typy parametrů jsou vypočteny až ze signálů po transformaci. Vypočtené parametry jsou následně statisticky analyzovány v programu STATISTICA. Parametry jsou zhodnoceny pomocí neparametrického Mann-Whitney testu, dle kterého je vybráno, které z parametrů vykazují statisticky významné rozdíly hodnot pro signály obsahující fibrilaci síní a signály obsahující sinusový rytmus. Nakonec je provedena klasifikace pomocí dvou metod: metody podpůrných vektorů a metody k-nejbližších sousedů.
|
host ::
RSS.