RNDr. David Wiesner

Doctoral thesis

Learning-Based Cell Image Synthesis in Biomedical Imaging

Learning-Based Cell Image Synthesis in Biomedical Imaging
Abstract:
Strojové učení nachází stále větší uplatnění v analýze biomedicínských snímků. Umožňuje řešit úlohy, které jsou příliš časově náročné nebo náchylné k chybám při ručním zpracování a mezi které patří například segmentace buněk v 3D časosběrných sekvencích. Metody založené na strojovém učení jsou však ze své podstaty závislé na datech a vyžadují značné množství trénovacích vzorků, aby mohly produkovat …more
Abstract:
Machine learning techniques have an increasing presence in biomedical image analysis. They can provide solutions to tasks that would be too time-consuming or error-prone to do manually, such as cell tracking and segmentation in 3D time-lapse sequences. However, they are inherently data-driven and therefore require a considerable amount of training samples in order to produce outputs with reasonable …more
 
 
Language used: English
Date on which the thesis was submitted / produced: 11. 8. 2023

Thesis defence

  • Date of defence: 24. 1. 2024
  • Supervisor: doc. RNDr. David Svoboda, Ph.D.
  • Reader: Assoc. Prof. Pekka Ruusuvuori, DSc., Jun.-Prof. Dr.-Ing. Johannes Stegmaier

Citation record

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 informatiky

Masaryk University

Faculty of Informatics

Doctoral programme / field:
Computer Science / Computing Technology and Methodology