Applications of deep learning in single-cell analysis
A complete workflow of annotation, training and single-cell analysis using deep learning is proposed in this work. It is demonstrated how a sufficiently large annotation dataset of reliable quality may be created easily and quickly with the suggested deep learning-driven method, and how this data ma...
Elmentve itt :
Szerző: | Hollandi Réka |
---|---|
További közreműködők: | Horváth Péter (Témavezető) |
Dokumentumtípus: | Disszertáció |
Megjelent: |
2021-07-13
|
Kulcsszavak: | mélytanulás, egysejt elemzés, szegmentálás, mikroszkópia |
Tárgyszavak: | |
doi: | 10.14232/phd.10801 |
mtmt: | 32854854 |
Online Access: | http://doktori.ek.szte.hu/10801 |
Hasonló tételek
-
Application of deep learning algorithms to single-cell segmentation and phenotypic profiling
Szerző: Moshkov Nikita
Megjelent: (2022) -
Active contour and deep learning methods for single-cell segmentation in microscopy images
Szerző: Tasnádi Ervin
Megjelent: (2024) -
A sweet and sour relationship Algal-bacterial interactions and the interplay of carbohydrate accumulation and fermentation on biohydrogen production /
Szerző: Shetty Prateek
Megjelent: (2022) -
Design, modeling and application of microfluidic single-cell traps for algal and bacterial studies
Szerző: Ábrahám Ágnes
Megjelent: (2024) -
Biophysical investigations of single cells with optically actuated microtools
Szerző: Fekete Tamás
Megjelent: (2021)