Colon nuclei histological images segmentation and classification
Visualitza/Obre
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/370781
Tipus de documentTreball Final de Grau
Data2022-06-27
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
L'ús de tècniques de visió per ordinador basades en Deep Learnig per automatitzar tasques a molts camps de treball està a l'ordre del dia. Aquesta investigació se centra en la tasca de segmentar i classificar nuclis cel·lulars dins del camp biomèdic mitjançant l'ús de models basats en U-Nets. Tot i que els resultats finals no són tan bons com s'esperava, es pot observar el bon rendiment dels models basats en HoVer-Net i alhora observar algunes tècniques de millora que es poden aplicar als models de segmentació i classificació per millorar-ne el resultat final. The use of computer vision techniques based on Deep Learnig to automate tasks in many fields of work is the order of the day. This research focuses on the task of segmenting and classifying cell nuclei within the biomedical field by using U-Nets based models. Although the final results are not as good as expected, it is possible to observe the good performance of HoVer-Net based models and at the same time to observe some improvement techniques that can be applied to segmentation and classification models to improve the final result.
TitulacióGRAU EN CIÈNCIA I ENGINYERIA DE DADES (Pla 2017)
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
170437.pdf | 2,427Mb | Visualitza/Obre |