Segmentation of Cell Nuclei in Fluorescence Microscopy Image Data of Organoids – Bc. Hynek Pavlacký
Bc. Hynek Pavlacký
Bachelor's thesis
Segmentation of Cell Nuclei in Fluorescence Microscopy Image Data of Organoids
Segmentation of Cell Nuclei in Fluorescence Microscopy Image Data of Organoids
Abstract:
Cílem této práce je navrhnout, implementovat a vyhodnotit automatickou metodu segmentace instancí buněčných jader ve velkých trojrozměrných obrazových datech z fluorescenčního mikroskopu. Navržená segmentační metoda používá plně konvoluční neuronovou síť k predikci binární masky buněčných jader. Jednotlivé instance buněčných jader jsou poté segmentovány pomocí algoritmu Watershed. Práce obsahuje popis …moreAbstract:
The aim of this thesis is to propose, implement, and evaluate an automatic method for the segmentation of cell nucleus instances in large three-dimensional fluorescence microscopy image data. The proposed segmentation method uses a fully convolutional neural network to predict a binary mask of cell nuclei. Individual cell nucleus instances are then segmented using the Watershed algorithm. The thesis …more
Language used: English
Date on which the thesis was submitted / produced: 19. 12. 2023
Identifier:
https://is.muni.cz/th/d3fej/
Thesis defence
- Date of defence: 16. 2. 2024
- Supervisor: doc. RNDr. Martin Maška, Ph.D.
- Reader: doc. RNDr. Petr Matula, Ph.D.
Citation record
ISO 690-compliant citation record:
PAVLACKÝ, Hynek. \textit{Segmentation of Cell Nuclei in Fluorescence Microscopy Image Data of Organoids}. Online. Bachelor's thesis. Brno: Masaryk University, Faculty of Informatics. 2023. Available from: https://theses.cz/id/txdmmu/.
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 InformaticsBachelor programme / field:
Informatics / Informatics
Theses on a related topic
-
Segmentace buněčných jader v obrazech z konfokálního mikroskopu
Ondřej Rabiška -
Segmentace buněčných jader vpisováním elips
Matúš Kotry -
Metody segmentace obrazu
Adam PINKAS -
Analýza buněčného cyklu pomocí fluorescenční mikroskopie
Michael SNIEHOTTA -
Deep learning
Lukáš Daubner -
Pathological Image Analysis Using Attention Based Deep Learning Methods
Petr Kantek -
Impact of Data Quality on Deep Learning Algorithms in Computer Vision
Vlastimil Martinek -
Deep learning for anomaly detection in histopathological data
David Čechák