Detail publikace

Univerzální nástroj pro regresi a segmentaci obrazů pomocí hlubokého učení

VIČAR, T. KOLÁŘ, R.

Originální název

Univerzální nástroj pro regresi a segmentaci obrazů pomocí hlubokého učení

Anglický název

Univerzální nástroj pro regresi a segmentaci obrazů pomocí hlubokého učení

Typ

článek ve sborníku ve WoS nebo Scopus

Jazyk

čeština

Originální abstrakt

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.

Anglický abstrakt

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.

Klíčová slova

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

Klíčová slova v angličtině

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

Autoři

VIČAR, T.; KOLÁŘ, R.

Vydáno

13. 9. 2019

Nakladatel

Žilinská univerzita

Místo

Terchová, Slovensko

ISBN

978-80-554-1587-1

Kniha

Trendy v biomedicínskom inžinierstve 2019

Strany od

1

Strany do

5

Strany počet

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"
}