|
|
Detekce buněk ve snímcích zachycených pomocí mikroskopie
Hubálek, Michal ; Štursa, Dominik (oponent) ; Škrabánek, Pavel (vedoucí práce)
Cílem diplomové práce bylo vytvořit aplikaci automaticky detekující zdravé buňky kardiomyocytů ze snímků zachycených konfokálním mikroskopem. Práce vznikla na základě konkrétních potřeb výzkumníků ze Slovenské akademie věd, kterým usnadní práci a ušetří čas, protože doposud musejí snímky vyhodnocovat a hledat vhodné buňky ručně. Pro detekci je použita konvoluční neuronová síť RetinaNet, která byla implementována do uživatelsky přívětivé desktopové aplikace. Aplikace také automaticky zaznamenává a ukládá souřadnice detekovaných buněk využitelné pro snímání buněk ve vyšší obrazové kvalitě. Další výhodou vytvořené aplikace je univerzálnost, která umožňuje natrénovat detekci i na jiných datech, čímž je použitelná i na dalších detekčních projektech. Výsledkem práce je funkční, samostatně spustitelná a intuitivní aplikace, která je připravena k použití výzkumníky.
|
|
|
Hodnocení migrace značených buněk v tkáni
Solař, Jan ; Skopalík, Josef (oponent) ; Čmiel, Vratislav (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá rozborem moderních detekčních metod vizualizace, sledování a kvantifikace buněk v 3D prostoru. První část práce se zabývá optickými metodami detekce buněk. Je zde detailní rozbor problematiky fluorescenčního značení buněk a jejich detekce na konfokálním mikroskopu. Je zde popis vyvinutého algoritmu pro kvantifikaci celého buněčného objemu z mikroskopického obrazu. Díky tomu se porovnal signál fluorescence buněk v čase a podle jejich tvaru. Dále došlo k optimalizaci vizualizace vyvinutých tkáňových fantomů. Porovnaly se možnosti detekce buněk v těchto fantomech pomocí konfokální mikroskopie a OCT. Byl rovněž implementován algoritmus pro kvantifikaci buněk z OCT obrazů. Kromě konfokálního mikroskopu a OCT se buňky rovněž analyzovaly dalšími metodami. V poslední části je konkluze výsledků a srovnání jednotlivých použitých metod.
|
|
|
Detekce buněk ve snímcích zachycených pomocí mikroskopie
Hubálek, Michal ; Štursa, Dominik (oponent) ; Škrabánek, Pavel (vedoucí práce)
Cílem diplomové práce bylo vytvořit aplikaci automaticky detekující zdravé buňky kardiomyocytů ze snímků zachycených konfokálním mikroskopem. Práce vznikla na základě konkrétních potřeb výzkumníků ze Slovenské akademie věd, kterým usnadní práci a ušetří čas, protože doposud musejí snímky vyhodnocovat a hledat vhodné buňky ručně. Pro detekci je použita konvoluční neuronová síť RetinaNet, která byla implementována do uživatelsky přívětivé desktopové aplikace. Aplikace také automaticky zaznamenává a ukládá souřadnice detekovaných buněk využitelné pro snímání buněk ve vyšší obrazové kvalitě. Další výhodou vytvořené aplikace je univerzálnost, která umožňuje natrénovat detekci i na jiných datech, čímž je použitelná i na dalších detekčních projektech. Výsledkem práce je funkční, samostatně spustitelná a intuitivní aplikace, která je připravena k použití výzkumníky.
|
|
|
Hodnocení migrace značených buněk v tkáni
Solař, Jan ; Skopalík, Josef (oponent) ; Čmiel, Vratislav (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá rozborem moderních detekčních metod vizualizace, sledování a kvantifikace buněk v 3D prostoru. První část práce se zabývá optickými metodami detekce buněk. Je zde detailní rozbor problematiky fluorescenčního značení buněk a jejich detekce na konfokálním mikroskopu. Je zde popis vyvinutého algoritmu pro kvantifikaci celého buněčného objemu z mikroskopického obrazu. Díky tomu se porovnal signál fluorescence buněk v čase a podle jejich tvaru. Dále došlo k optimalizaci vizualizace vyvinutých tkáňových fantomů. Porovnaly se možnosti detekce buněk v těchto fantomech pomocí konfokální mikroskopie a OCT. Byl rovněž implementován algoritmus pro kvantifikaci buněk z OCT obrazů. Kromě konfokálního mikroskopu a OCT se buňky rovněž analyzovaly dalšími metodami. V poslední části je konkluze výsledků a srovnání jednotlivých použitých metod.
|
host ::
RSS.