Исследование применимости сверточных нейронных сетей для сегментации ядер клеток при имунноциотоимическом анализе
Аннотация
Объект исследования или разработки: сверточные нейронные сети, специализированные на сегментации
Цель работы: исследовать применимость сверточных нейронных сетей при сегментации ядер клеток.
Метод или методология проведения работы: сравнение алгоритмов для сегментации.
Результаты работы: обучена нейронная сеть для сегментации ядер клеток. Нейронная сеть проверена на реальных данных, представленных в онлайн соревновании от Kaggle.
Область применения: иммуноцитохимический анализ.
Экономическая эффективность или значимость работы: значимость дипломного проекта заключается в том, что в настоящее время сегментация ядер клеток проводится вручную и занимает много времени. Свести затраченное для анализа изображений время можно к минимуму посредством автоматизации процесса, что позволит проводить иммуноцитохимический анализ с большей точностью и ускорить процесс исследований почти для всех болезней.
Прогнозные предположения о развитии объекта исследования: при дальнейшем развитии и улучшении алгоритма получения контуров планируется повысить качество сегментации.
Цель работы: исследовать применимость сверточных нейронных сетей при сегментации ядер клеток.
Метод или методология проведения работы: сравнение алгоритмов для сегментации.
Результаты работы: обучена нейронная сеть для сегментации ядер клеток. Нейронная сеть проверена на реальных данных, представленных в онлайн соревновании от Kaggle.
Область применения: иммуноцитохимический анализ.
Экономическая эффективность или значимость работы: значимость дипломного проекта заключается в том, что в настоящее время сегментация ядер клеток проводится вручную и занимает много времени. Свести затраченное для анализа изображений время можно к минимуму посредством автоматизации процесса, что позволит проводить иммуноцитохимический анализ с большей точностью и ускорить процесс исследований почти для всех болезней.
Прогнозные предположения о развитии объекта исследования: при дальнейшем развитии и улучшении алгоритма получения контуров планируется повысить качество сегментации.