20.500.12556/RUL-181299 Klasifikacija mielomskih celic na podlagi morfologije z globokim učenjem Morphology-Based Classification of Myeloma Cells Using Deep Learning Multipli mielom je heterogeno maligno obolenje, pri katerem klonalne plazemske celice izražajo imunoglobulinske lahke verige tipa κ ali λ. Namen diplomskega dela je raziskati, ali se morfološke značilnosti plazemskih celic razlikujejo glede na tip izražene lahke verige. Razvijemo pristop, ki temelji na konvolucijskih nevronskih mrežah z rezidualnimi povezavami (ResNet-18), za klasifikacijo celic na podlagi večkanalnih fluorescenčnih mikroskopskih slik. Rezultati kažejo, da razlike med κ- ali λ-pozitivnimi celicami niso stabilno izražene v morfološki slikovni reprezentaciji pri štirirazredni in dvorazredni formulaciji problema. Po reformulaciji naloge v trirazredno klasifikacijo optimizirana arhitektura z zmanjšano kapaciteto pri uporabi treh slikovnih kanalov doseže natančnost, ki kaže na biološko smiselno razločevanje razredov brez neposrednega klonalnega signala. Multiple myeloma is a heterogeneous malignant disease characterized by clonal plasma cells expressing either κ or λ immunoglobulin light chains. The aim of this thesis is to investigate whether morphological characteristics of plasma cells differ according to the expressed light-chain type. We develop a deep learning approach based on a residual convolutional neural network (ResNet-18) to classify cells using multi-channel fluorescence microscopy images. The results indicate that morphological differences between κ- and λ -positive cells are not stably represented in the image-based feature space under four-class and binary classification formulations. However, after reformulating the task as a three-class classification problem separating κ-positive cells, λ -positive cells, and non-clonal cells, an optimized reduced-capacity architecture achieves robust classification performance using three imaging channels, indicating biologically meaningful morphological differentiation independent of a direct clonal marker signal. multipli mielom globoko učenje konvolucijske nevronske mreže morfološka analiza finozrnata klasifikacija multiple myeloma deep learning convolutional neural networks morphological analysis fine-grained classification true false false Slovenski jezik Angleški jezik Diplomsko delo/naloga 2026-03-31 12:55:03 2026-03-31 12:55:13 2026-04-01 04:30:03 0000-00-00 00:00:00 2026 0 0 0000-00-00 NiDoloceno NiDoloceno NiDoloceno 0000-00-00 0000-00-00 0000-00-00 1970-01-01 37969 Erzen_Ana_-_Klasifikacija_mielomskih_celic_na_podlagi_morfologije_z_globokim_ucenjem.pdf Erzen_Ana_-_Klasifikacija_mielomskih_celic_na_podlagi_morfologije_z_globokim_ucenjem.pdf 1 3E7B6492D40D3FD5A98BE3BA727DACB0 c829731342be5eb7188dba864ae2f46576cdf051c16fc6861757b51bb43abba3 f20a74e3-2cef-11f1-b0ab-0050569b8976 https://repozitorij.uni-lj.si/Dokument.php?lang=slv&id=231654 Fakulteta za računalništvo in informatiko 0 0 0