Semantic segmentation of histopathology images – Bc. Tomáš Jelínek
Bc. Tomáš Jelínek
Master's thesis
Semantic segmentation of histopathology images
Semantic segmentation of histopathology images
Abstract:
Sémantická segmentace histopatologických obrázků se ukazuje jako obtížný problém kvůli vysoké složitosti dat: komplexní morfologie tkání, nepřesnost anotací od experta, z charakteristiky problému přirozeně vyplývající nutnost abstrakce na více škálách a mnohé další. Hluboké učení vedlo k několika úspěšným modelům pro specifické segmentační problémy. Tato diplomová práce dále prozkoumává užití hlubokého …moreAbstract:
Segmentation of histopathology images proves to be a challenging problem because of the high complexity of the data: complex tissue morphology, imprecision of the expert annotation, and inherent multi-resolution nature of the target concept, to name just a few aspects. The deep learning approach led to several successful models for tackling specific segmentation problems. This thesis further explores …more
Language used: English
Date on which the thesis was submitted / produced: 17. 5. 2022
Identifier:
https://is.muni.cz/th/v3z3s/
Thesis defence
- Date of defence: 23. 6. 2022
- Supervisor: doc. Ing. Vlad Popovici, PhD
- Reader: doc. RNDr. Petr Matula, Ph.D.
Full text of thesis
Contents of on-line thesis archive
Published in Theses:- světu
Other ways of accessing the text
Institution archiving the thesis and making it accessible: Masarykova univerzita, Fakulta informatikyMasaryk University
Faculty of InformaticsMaster programme / field:
Artificial intelligence and data processing / Machine learning and artificial intelligence