Learning-Based Cell Image Synthesis in Biomedical Imaging - Wiesner, David (2023)
Strojové učení nachází stále větší uplatnění v analýze biomedicínských snímků. Umožňuje řešit úlohy, které jsou příliš časově náročné nebo náchylné k chybám při ručním zpracování a mezi které patří například segmentace buněk v 3D časosběrných sekvencích. Metody založené na strojovém učení jsou však ze své podstaty závislé na datech a vyžadují značné množství trénovacích vzorků, aby mohly produkovat výstupy v žádané kvalitě. Vhodných souborů trénovacích dat je málo a obvykle nejsou volně dostupné kvůli licenčním omezením nebo pracné ruční přípravě. V této práci se zaměřujeme na vývoj metod pro syntézu vizuálně věrohodných mikroskopických snímků buněk s cílem řešit nedostatek dostupných trénovacích datových sad. Práce se navíc věnuje návrhu nové metodiky pro syntézu 3D statických i časosběrných sekvencí živých buněk ve vysokém rozlišení.