Active contour and deep learning methods for single-cell segmentation in microscopy images
This work introduces methods for single-cell segmentation of microscopy images. The developed methods are based on active contours and deep learning. In the first thesis point, a reinitialization method is developed for level sets that is based on the phase field theory. When the phase field functio...
Elmentve itt :
Szerző: | Tasnádi Ervin |
---|---|
További közreműködők: | Horvath Peter (Témavezető) |
Dokumentumtípus: | Disszertáció |
Megjelent: |
2024-03-06
|
Kulcsszavak: | single-cell segmentation, active contour, deep learning, machine learning |
Tárgyszavak: | |
doi: | 10.14232/phd.11892 |
mtmt: | 35118944 |
Online Access: | http://doktori.ek.szte.hu/11892 |
Hasonló tételek
-
Képregisztráció [bemutató és feladatgyűjtemény] /
Szerző: Tanács Attila
Megjelent: (2019) -
Applications of deep learning in single-cell analysis
Szerző: Hollandi Réka
Megjelent: (2021) -
Digitális képtároló és képtovábbító rendszer (PACS) a Szegedi Tudományegyetemen
Szerző: Almási László, et al.
Megjelent: (2002) -
Application of deep learning algorithms to single-cell segmentation and phenotypic profiling
Szerző: Moshkov Nikita
Megjelent: (2022) -
Development of intelligent microscopy systems
Szerző: Grexa István
Megjelent: (2024)