Podrobno

Primerjava globokih modelov za segmentacijo membran v biomedicinskih tomografskih posnetkih elektronske mikroskopije
ID PREN, TIN (Avtor), ID Bohak, Ciril (Mentor) Več o mentorju... Povezava se odpre v novem oknu, ID Žerovnik Mekuč, Manca (Komentor)

.pdfPDF - Predstavitvena datoteka, prenos (4,61 MB)
MD5: DFD344326B8A8E4847AED8D3E72FEEDA

Izvleček
V tem delu predstavimo rezultate poskusov, izvedenih z uporabo različnih orodij za segmentacijo mikroskopskih slik. V prvem delu predstavimo postopek tomografije, kako deluje, ter postopek izdelave tomografskih posnetkov. Podrobno predstavimo uporabljene testne podatke ter preizkušena orodja. Opišemo postopek testiranja in okolje, v katerem smo izvedli preizkuse, vključno s specifičnimi nastavitvami in prilagoditvami, potrebnimi za delovanje posameznih orodij. V drugem delu naloge predstavimo rezultate naših eksperimentov, podprte s slikovnim gradivom. Analiziramo učinkovitost in natančnost posameznega orodja ter diskutiramo prednosti in slabosti posameznih pristopov. Posebna pozornost je posvečena težavam, povezanim z uporabo zastarelih orodij, ki temeljijo na starejših knjižnicah in metodah, ter njihovim omejitvam.

Jezik:Slovenski jezik
Ključne besede:segmentacija, tomografija, modeli globokega učenja
Vrsta gradiva:Diplomsko delo/naloga
Tipologija:2.11 - Diplomsko delo
Organizacija:FRI - Fakulteta za računalništvo in informatiko
Leto izida:2025
PID:20.500.12556/RUL-173273 Povezava se odpre v novem oknu
COBISS.SI-ID:253632259 Povezava se odpre v novem oknu
Datum objave v RUL:15.09.2025
Število ogledov:127
Število prenosov:21
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
:
Kopiraj citat
Objavi na:Bookmark and Share

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:Comparison of deep models for membrane segmentation in biomedical tomographic electron microscopy images
Izvleček:
In this work, we present the results of experiments conducted using a variety of tools for the segmentation of microscopic images. In the first part, we describe the tomography process, explaining how it works and the steps necessary for the construction of tomographic images. We provide a detailed description of the test data and the tools used. The testing procedure and the environment in which the experiments were conducted are also described, including the specific settings and adjustments necessary for the functioning of each tool. In the second part of the work, we present the results of our experiments, supported by visual material. We analyze the effectiveness and accuracy of each tool and discuss the respective advantages and disadvantages of each approach. Special attention is given to the challenges associated with using dated tools that rely on older libraries and methods as well as their limitations.

Ključne besede:segmentation, tomography, deep learning models

Podobna dela

Podobna dela v RUL:
Podobna dela v drugih slovenskih zbirkah:

Nazaj