Image Domain Transfer for Liver Analysis in Histology

Bc. Václav JAVOREK

Diplomová práce

Abstract:

The master's thesis aims to address the limitations imposed by liver tissue samples by exploring computer vision and deep learning methods of image domain transfer. The goal is to transform the domain of large microscopic porcine liver images obtained from native samples into a different domain that represents decellularized liver tissue. Specifically, the focus is on two distinct visual characteristics observed in these domains: the color variations and the structural differences, both in large global shapes and in microstructures that only show up in high resolution. By erasing this domain gap, we can unlock new possibilities for comprehensive image-based studies in the desired domain.

Abstract:

Úlohou diplomové práce je řešit problémy související s analýzou histologických vzorků jaterní tkáně pomocí metod počítačového vidění a deep learningu - doménové transformace. Cílem je transformovat doménu mikroskopických snímků prasečích jater získaných z nativních vzorků do jiné domény, která představuje decelularizovanou jaterní tkáň. Konkrétně se zaměřujeme na dvě obrazové charakteristiky pozorované v těchto doménách: barevnost a strukturální rozdíly, a to jak v globálních tvarech, tak v mikrostrukturách, které jsou viditelné pouze ve vysokém rozlišení. Překonáním této doménové propasti chceme objevit nové možnosti digitální evaluace.

Keywords

umělá inteligence, ai v medicíně, strojové učení, neuronové sítě, generativní ai, počítačové vidění, gan, cyclegan, histologie, játra, experimentální chirurgie, doménová transformace, dataset, python

Jazyk práce: angličtina

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 26. 8. 2024

Zveřejnit od: 31. 12. 2999

Obhajoba závěrečné práce

• Vedoucí: Ing. Miroslav Jiřík, Ph.D.

ZÁPADOČESKÁ UNIVERZITA V PLZNI

Fakulta aplikovaných věd

Magisterský studijní program / obor:
Aplikované vědy a informatika / Kybernetika a řídicí technika