20.500.12556/RUL-185574 Interaktivna vizualizacija visokodimenzionalnih atributov v volumetričnih podatkih z uporabo zmanjševanja dimenzionalnosti in gručenja Interactive Visualization of High-Dimensional Attributes in Volumetric Data Using Dimensionality Reduction and Clustering V diplomskem delu predstavimo interaktivno vizualizacijsko orodje za preiskovanje kompleksnih volumetričnih mikroskopskih podatkov, ki združuje luščenje večdimenzionalnih značilk, zmanjševanja dimenzionalnosti in gručenje za izboljšano strukturno analizo. Posameznemu vokslu je dodeljen 11-dimenzijski vektor značilk, ki zajema tako lokalni kot globalni kontekst podatkov. Po enakomernem vzorčenju podatkov smo uporabili metodi UMAP in t-SNE za zmanjšanje dimenzionalnosti, čemur sledi gručenje z metodo HDBSCAN. Izračunane gruče se nato preslikajo nazaj na izvorni volumen in uporabijo za izgradnjo interaktivne prenosne funkcije, pri kateri so središča gruč predstavljena z Gaussovimi funkcijami. Vizualizacijsko orodje smo ovrednotili na fluorescenčnih mikroskopskih posnetkih kardiomiocitov, ki so imeli označen troponin in celična jedra. Analiza je vključevala netretirane kontrolne vzorce ter vzorce, ki so bili 24 ur izpostavljeni 500 nM karfilzomiba. Strokovna evalvacija je pokazala, da je predlagani pristop občutljiv za zaznavanje subtilnih strukturnih sprememb in razlik v prostorski organizaciji celičnih struktur. Netretirani vzorci so izkazovali večjo morfološko heterogenost in bolj razpršeno porazdelitev gruč, medtem ko so bili pri vzorcih, izpostavljenih karfilzomibu, opaženi bolj lokalizirani vzorci gručenja proteinskih struktur ter spremembe v jedrni morfologiji. Rezultati nakazujejo, da predlagani podatkovno podprt pristop omogoča učinkovito prepoznavanje strukturnih sprememb, povezanih z obravnavanimi eksperimentalnimi pogoji ter razkriva vzorce prostorske organizacije proteinov, ki jih je z običajno dvodimenzionalno analizo imunofluorescenčnih podatkov težko zaznati. This thesis introduces an interactive visualization tool for exploring complex volumetric microscopy data, using multi-dimensional feature extraction and dimensionality reduction to improve structural analysis. Each voxel is assigned an 11-dimensional feature vector to capture both local and global context. After uniform sampling, we apply UMAP and t-SNE for dimensionality reduction, followed by HDBSCAN for density-based clustering. The resulting clusters are mapped back to the original volume to construct an interactive transfer function, with Gaussian functions representing cluster centers. Expert evaluation of troponin-labeled cardiomyocytes shows that this analysis offers greater sensitivity in detecting treatment-induced structural remodeling than standard visual inspection. Non-treated samples display higher morphological heterogeneity, with multiple small regions of varying intensity, while treatment with 500 nM carfilzomib for 24 hours leads to fewer, more dominant phenotypic states characterized by localized protein clustering and nuclear enlargement. Our results demonstrate that this unbiased, quantifiable workflow successfully reveals treatment-associated structural changes and protein redistributions that remain undetected in conventional 2D immunofluorescence evaluation. Zmanjšanje dimenzionalnosti Gručenje na osnovi gostote Interaktivne prenosne funkcije Upodabljanje volumnov Ekstrakcija značilk iz visokodimenzionalnih podatkov Dimensionality Reduction Density-Based Clustering Interactive Transfer Functions Volume Rendering High-Dimensional Feature Extraction true false false Slovenski jezik Angleški jezik Diplomsko delo/naloga 2026-08-10 13:30:04 2026-08-10 13:30:18 2026-08-11 04:01:57 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 38854 Smrdel_Tilen_-_Interaktivna_vizualizacija_visokodimenzionalnih_atributov_v_volumetricnih_podatki.pdf Smrdel_Tilen_-_Interaktivna_vizualizacija_visokodimenzionalnih_atributov_v_volumetricnih_podatki.pdf 1 F998414D18E473A02777D1B5137D8E38 36e04505f557e27dd9990ad771dccab111e293e3e31258a3e1501f6622329c46 86a27dd7-94ae-11f1-9b0d-0050569b8976 https://repozitorij.uni-lj.si/Dokument.php?lang=slv&id=244231 Fakulteta za računalništvo in informatiko 0 0 0