Table2Cell: numbrilistest omadustest realistlike rakutuuma piltide genereerimine andmemahtude kahandamise jaoks
Nimi
Anhelina Lohvina
Kokkuvõte
Mikroskoopiapiltide analüüsi käigus eraldatakse mikroskoobiga kujutatud piltidelt kvantitatiivset informatsiooni. Selle käigus kasutatakse pilditöötluse, masinnägemise ja masinõppe meetodeid et leida ja eraldada bioloogiliste proovide (näiteks rakkude) piltidelt numbrilisi mõõdikuid. Kaasaegne tarkvara suudab rakupiltidelt suurel hulgal erinevaid omadusi välja leida. Sel viisil eraldatud andmemaht muutub kiiresti arvestatavaks arvutuslikuks koormuseks, sest ühel pildil on sadu rakke ja ühe eksperimendiga on seotud tuhandeid pilte. Magistritöös pakutakse genereerivate närvivõrkude abil välja lahendus oluliste omaduste valimise probleemile. Numbrilistest mõõdikutest rakupilte genereerides, ja loodud piltide kvaliteeti hinnates, saab otsustada, millised mõõdikud on olulised ja millised saab kõrvale jätta. Töös kirjeldatakse uudset mudelit nimega Table2Cell, mis suudab rakuomaduste vektoritest genereerida kõrge kvaliteediga pilte rakutuumadest. Table2Cell on tundlik muutustele sisendvektoris ja mudeliga genereeritud pildid on väga sarnased päris rakutuuma piltidele. Peale rakuomaduste valiku ülesande lahendamisele on teadustööl ka laiem mõju piltide genereerimise valdkonnale. Töö autorid usuvad, et saadud tulemused annavad väärtuslikku teavet selle tehnoloogia edasiseks uurimiseks ja arendamiseks.
Lõputöö keel
inglise
Lõputöö tüüp
Magister - Informaatika
Juhendaja(d)
Dmytro Fishman
Kaitsmise aasta
2023