Sügavate närvivõrkude rakendused segatud rakukultuuride fenotüüpimiseks

Nimi
Mikhail Papkov
Kokkuvõte
Erinevate rakkude koos kasvatamine on peamine viis neile loomupäraseima keskkonna loomiseks. Koos kasvatatud rakud suhtlevad omavahel, mis aitab kaasa nende pikemale kasvule laboris võrreldes isoleeritud rakkudega. See on oluline näiteks ravimite katsetamisel, sh. maksarakkude vastupidavuse testimiseks. Paraku muudab erinevate rakkude olemasolu pildianalüüsi palju keerukamaks. Igal pildil tuleb sadu rakke automaatselt sildistada, ning treeningandmete annoteerimine võtab kaua aega. Olemasolevad töövood kasutavad rakkude segmenteerimist, millele järgneb raku tunnuste arvutamine või pikslipõhine klassifitseerimine. Viimasel ajal on selleks populaarsust kogunud sügavad neurovõrgud. Selles magistritöös kasutame me konvolutsioonilisi neurovõrke et koos kasvatatud rakke identifitseerida ning kokku lugeda. Me näitame, et ühe andmepunkti põhjal häälestatud mudelid aitavad igavat annoteerimistööd vältida, sealjuures analüüsi kvaliteeti kahjustamata. Rohkemate andmepunktidega töötavad meie mudelid olemasolevatest paremini. Need tulemused võivad olla olulised nii teaduses kui tööstuses, kus kiired klassifitseerimismeetodid võimaldavad rakkude kasvatamist automatiseerida, ning teadusprotsessi kiirendada.
Lõputöö keel
inglise
Lõputöö tüüp
Magister - Informaatika
Juhendaja(d)
Dmytro Fishman, Leopold Parts
Kaitsmise aasta
2019
 
PDF