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"
}