Informace o projektu
Učení lokálních konceptů z globálních trénovacích dat pro klasifikaci a segmentaci biomedicínských obrazů
- Kód projektu
- GA17-15361S
- Období řešení
- 1/2017 - 12/2019
- Investor / Programový rámec / typ projektu
-
Grantová agentura ČR
- Standardní projekty
- Fakulta / Pracoviště MU
- Přírodovědecká fakulta
- Spolupracující organizace
-
České vysoké učení technické v Praze
Cílem projektu je vyvinout segmentační, klasifikační a detekční algoritmy pro biologické a lékařské obrázky. Běžné přístupy k těmto úlohám vyžadují detailní trénovací data, nejlépe na úrovni jednotlivých pixelů, jejichž získání je velmi pracné. Naše nové metody se budou vyznačovat použitím zjednodušených trénovacích dat na úrovni celých obrázků nebo jejich oblastí, které lze získat mnohem snadněji.
Publikace
Počet publikací: 1
2020
-
Disentangled Autoencoder for Cross-Stain Feature Extraction in Pathology Image Analysis
Applied Sciences, rok: 2020, ročník: 10, vydání: 18, DOI