National Repository of Grey Literature 2 records found  Search took 0.01 seconds. 
Biophysical interpretation of quantitative phase image
Štrbková, Lenka ; Kozubek,, Michal (referee) ; Hoppe, Andreas (referee) ; Chmelík, Radim (advisor)
Práce se zabývá interpretací kvantitativního fázového zobrazení pomocí techniky koherencí řízené holografické mikroskopie. Vzhledem k tomu, že tato technika generuje velké množství kvantitativních fázových obrazů o nezanedbatelné velikosti, manuální analýza by byla časově náročná a neefektivní Za účelem urychlení analýzy obrazů získaných pomocí koherencí řízené holografické mikroskopie je v této práci navržena metodika automatizované interpretace kvantitativních fázových obrazů pomocí strojového učení s učitelem. Kvantitativní fázové obrazy umožňují extrakci parametrů charakterizujících distribuci suché hmoty v buňce a poskytují tak cennou informaci o buněčném chování. Cílem této práce je navrhnout metodologii pro automatizovanou klasifikaci buněk při využití této kvantitativní informace jak ze statických, tak z časosběrných kvantitativních fázových obrazů. Navržená metodika byla testována v experimentech s živými buňkami, jimiž byla vyhodnocena výkonnost klasifikace a významnost parametrů získaných z kvantitativních fázových obrazů.
Biophysical interpretation of quantitative phase image
Štrbková, Lenka ; Kozubek,, Michal (referee) ; Hoppe, Andreas (referee) ; Chmelík, Radim (advisor)
Práce se zabývá interpretací kvantitativního fázového zobrazení pomocí techniky koherencí řízené holografické mikroskopie. Vzhledem k tomu, že tato technika generuje velké množství kvantitativních fázových obrazů o nezanedbatelné velikosti, manuální analýza by byla časově náročná a neefektivní Za účelem urychlení analýzy obrazů získaných pomocí koherencí řízené holografické mikroskopie je v této práci navržena metodika automatizované interpretace kvantitativních fázových obrazů pomocí strojového učení s učitelem. Kvantitativní fázové obrazy umožňují extrakci parametrů charakterizujících distribuci suché hmoty v buňce a poskytují tak cennou informaci o buněčném chování. Cílem této práce je navrhnout metodologii pro automatizovanou klasifikaci buněk při využití této kvantitativní informace jak ze statických, tak z časosběrných kvantitativních fázových obrazů. Navržená metodika byla testována v experimentech s živými buňkami, jimiž byla vyhodnocena výkonnost klasifikace a významnost parametrů získaných z kvantitativních fázových obrazů.

Interested in being notified about new results for this query?
Subscribe to the RSS feed.