Seminarium naukowe Zakładu Grafiki Komputerowej

logo-zgk

Jest to kolejny wykład w ramach seminarium 'Grafika komputerowa, przetwarzanie i rozpoznawanie obrazów'.

Pod adresem http://www.grafi.ii.pw.edu.pl można znaleźć odsyłacze do stron zawierających program seminarium na bieżący rok akademicki oraz streszczenia referatów wygłoszonych w latach ubiegłych. Poniżej załączam autorskie streszczenie referatu.

Specyficzną klasą obrazów są obrazy przedstawiające żywe komórki obserwowane przy użyciu mikroskopii fazowo-kontrastowej. W obrazach tych znajdują się obszary zainteresowania (komórki), niejednolite tło oraz obiekty przeszkadzające (brud), które znajdują się nad interesującymi obszarami i pod nimi. Skupisko uznawane za brud przypomina często wyglądem komórki. Niektóre właściwości obrazu, na przykład intensywność światła oraz ostrość mogą się w czasie akwizycji zmieniać, a zmiana zastosowanego mikroskopu, obiektywów oraz rodzaju podłoża i typu komórek są dodatkowym utrudnieniem wizualizacji. Ponadto komórki mają niejednolite kształty, w związku z czym trudno je poprawnie sklasyfikować i odizolować obiekty fałszywe. Takie obrazy interesują biologów, ponieważ rozpoznawanie pozycji komórek jest istotnym zadaniem podczas wykonywania eksperymentu biologicznego z użyciem akceleratora do napromieniowania pojedynczymi jonami. Do tej pory tak skomplikowana detekcja (oraz rozpoznawanie) była wykonywana przez operatora - eksperta, który w związku z nieczytelnością obrazu czasem przy porównaniu wyników z drugim ekspertem nie był w stanie uzyskać takiej samej trafności w separacji obiektów. Jednocześnie procedura ta jest bardzo powolna i często, gdy liczba komórek do napromieniowania pojedynczymi jonami jest duża, ręczna analiza obrazu jest niepraktyczna.
 
 Pozycje żywych komórek niebarwionych bardzo ciężko automatycznie rozpoznawać przy użyciu komputerów, w szczególności wtedy, gdy dodatkowe obiekty oraz silne zabrudzenia występują na obrazach przechwyconych z mikroskopu. Nadzorowane uczenie klasyfikatora tekstur pomaga przy detekcji fragmentów nowych obrazów za pomocą okna skanującego, dzięki czemu dostarczane są dodatkowe informacje do algorytmu segmentacji. Wykorzystując metodologię podziału i scalania, dodatkowy klasyfikator kształtów jest w stanie wyodrębnić i odróżnić interesujące biologa obiekty w zadowalający sposób.
 
 W ramach seminarium zaprezentowany zostanie autorski algorytm zautomatyzowanego rozpoznawania komórek niebarwionych, skalowalna implementacja tego algorytmu oraz wyniki klasyfikacji.

Last modified: Monday, April 8, 2013 - 9:56:22 AM, Bożenna Skalska

x x News (4) - by publication date

‹‹ March 2013 ››
Mon Tue Wed Thu Fri Sat Sun
        1 2 3
4 5 6 7 8 9 10
11 12 13 14 15 16 17
18 19 20 21 22 23 24
25 26 27 28 29 30 31

absolwenci ankieta badania BigData dydaktyka IBM instytut Instytut Lotnictwa ISI kandydaci konkurs konkurs FINESCE praca praktyki prezentacja programowanie projekty przedmiot przedmioty publikacje seminarium specjalność staże zagraniczne studenci studia studia za granicą stypendia Texas Instruments współpraca wykład

x x Tags

x x Month list