Publication detail

Univerzální nástroj pro regresi a segmentaci obrazů pomocí hlubokého učení

VIČAR, T. KOLÁŘ, R.

Original Title

Univerzální nástroj pro regresi a segmentaci obrazů pomocí hlubokého učení

English Title

Univerzální nástroj pro regresi a segmentaci obrazů pomocí hlubokého učení

Type

conference paper

Language

Czech

Original Abstract

Hluboké učení je dnes velmi účinnou a univerzální metodou pro zpracování obrazu. Tato práce zabývá popisem metody schopné naučit se vytvořit z jednoho obrazu obraz jiný, na základě trénovacích dat. Metoda využívá hlubokého učení, konkrétně konvoluční neuronovou síť typu U-Net, kterou lze využít pro segmentaci obrazu a také pro regresi obrazu nového, kde se liší pouze změnou výstupní vrstvy. Funkčnost a univerzálnost metody je potvrzena na několika ukázkových experimentech pro odstranění šumu, segmentaci a regresi fluorescenčního barvení buněk. Na základě metody byl vytvořen a zkompilován univerzální nástroj, ovládatelný i laikem, schopný natrénovat neuronovou síť pro daný problém a tu následně využít pro predikci nových dat.

English abstract

Hluboké učení je dnes velmi účinnou a univerzální metodou pro zpracování obrazu. Tato práce zabývá popisem metody schopné naučit se vytvořit z jednoho obrazu obraz jiný, na základě trénovacích dat. Metoda využívá hlubokého učení, konkrétně konvoluční neuronovou síť typu U-Net, kterou lze využít pro segmentaci obrazu a také pro regresi obrazu nového, kde se liší pouze změnou výstupní vrstvy. Funkčnost a univerzálnost metody je potvrzena na několika ukázkových experimentech pro odstranění šumu, segmentaci a regresi fluorescenčního barvení buněk. Na základě metody byl vytvořen a zkompilován univerzální nástroj, ovládatelný i laikem, schopný natrénovat neuronovou síť pro daný problém a tu následně využít pro predikci nových dat.

Keywords

Konvoluční neuronová síť, hluboké učení, segmentace obrazu, regrese obrazu

Key words in English

Konvoluční neuronová síť, hluboké učení, segmentace obrazu, regrese obrazu

Authors

VIČAR, T.; KOLÁŘ, R.

Released

13. 9. 2019

Publisher

Žilinská univerzita

Location

Terchová, Slovensko

ISBN

978-80-554-1587-1

Book

Trendy v biomedicínskom inžinierstve 2019

Pages from

1

Pages to

5

Pages count

4

BibTex

@inproceedings{BUT158653,
  author="Tomáš {Vičar} and Radim {Kolář}",
  title="Univerzální nástroj pro regresi a segmentaci obrazů pomocí hlubokého učení",
  booktitle="Trendy v biomedicínskom inžinierstve 2019",
  year="2019",
  pages="1--5",
  publisher="Žilinská univerzita",
  address="Terchová, Slovensko",
  isbn="978-80-554-1587-1"
}