Segmentation of Tunneling Nanotubes Using U-Net-Like Neural Networks

Bc. Bruno Petrus

Diplomová práce

Anotace:

Táto diplomová práca sa zaoberá automatickou sémantickou segmentáciou nanotubulárnych prepojení v 3D mikroskopických snímkach krídiel drozofíl. Práca riešila problémy súvisiace s vysokou priestorovou anizotropiou nasnímaných obrazových dát a jej riedkymi referenčnými anotáciami. Hlavným prínosom je vývoj siete AnisoUNet, anizotropného variantu architektúry typu U-Net navrhnutého na efektívne spracovanie vysoko anizotropnej povahy spracovávaných 3D obrazových dát. Riešenie využíva robustnú 4-násobnú krížovú validáciu. Štúdia preukazuje použiteľnosť architektúr typu U-Net na segmentáciu nanotubulárnych krivočiarých štruktúr. Výsledná segmentačná schopnosť ponúka základ pre automatizáciu kvantitatívnej analýzy morfogenézy a dynamiky nanotubulárnych prepojení.

Abstract:

This thesis addresses the automated semantic segmentation of tunnelling nanotubes (TNTs) in 3D Drosophila wing microscopy images. The work tackled challenges posed by a high spatial anisotropy of the analysed image data and its sparse reference annotations. The primary contribution is the development of AnisoUNet, an anisotropic U-Net-like architecture designed to effectively handle the highly anisotropic nature of the processed 3D image data. The solution utilised a robust 4-fold cross-validation pipeline. The study demonstrates the feasibility of using U-Net-like architectures for segmenting nanoscale curvilinear structures. The resulting segmentation capability offers a basis for automating the quantitative analysis of TNT morphogenesis and dynamics.

Keywords

neural networks, segmentation, tunnelling nanotubes, U-Net architecture, fluorescence microscopy

Jazyk práce: angličtina

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 16. 12. 2025

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 2. 2. 2026
• Vedoucí: doc. RNDr. Martin Maška, Ph.D.
• Oponent: doc. RNDr. Petr Matula, Ph.D.

Masarykova univerzita

Fakulta informatiky

Magisterský studijní program / obor:
Vizuální informatika / Analýza a zpracování obrazu