Детальная информация

Название: Разработка метода сегментации клеточной структуры в изображениях развивающегося глаза мушки дрозофилы на основе декартова генетического программирования: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 01.03.02 «Прикладная математика и информатика» ; образовательная программа 01.03.02_04 «Биоинформатика»
Авторы: Данилов Никита Александрович
Научный руководитель: Козлов Константин Николаевич
Организация: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Физико-механический институт
Выходные сведения: Санкт-Петербург, 2022
Коллекция: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Тематика: сегментация изображения; декартово генетическое программирование; мушка дрозофилы; развивающийся глаз мушки дрозофилы; выявление высокоуровневых признаков изображения; image segmentation; cartesian genetic programming; drosophila fly; the developing eye of the drosophila fly; detection of high-level image features
Тип документа: Выпускная квалификационная работа бакалавра
Тип файла: PDF
Язык: Русский
Уровень высшего образования: Бакалавриат
Код специальности ФГОС: 01.03.02
Группа специальностей ФГОС: 010000 - Математика и механика
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2022/vr/vr22-2806
Права доступа: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Ключ записи: ru\spstu\vkr\18841

Разрешенные действия:

Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Интернет

Аннотация

Тема выпускной квалификационной работы: «Разработка метода сегментации клеточной структуры в изображениях развивающегося глаза мушки дрозофилы на основе декартова генетического программирования». Данная работа посвящена разработке алгоритма позволяющего сегментировать клетки на изображениях развивающегося глаза мушки дрозофилы. Полученные результаты используются исследователями для изучения клеточной структуры глаза мушки дрозофилы. Реализованный алгоритм состоит из трех частей: подбор множества частичных моделей для обучающего набора данных с помощью декартова генетического программирования, вычисление коэффициентов линейной регрессии для интересующих изображений и поиск границ с помощью алгоритма из программного обеспечения ProStack. Представлены результаты работы полученного алгоритма на тестовой части экспериментальных данных.

The subject of the graduate qualification work is «Development of a method for segmentation of cellular structure in images of the developing eye of the Drosophila fly based on Cartesian genetic programming». This work is devoted to the development of an algorithm that allows segmenting cells in images of the developing eye of the Drosophila fly. The results obtained are used by researchers to study the cellular structure of the eye of the Drosophila fly. The implemented algorithm consists of three parts: fitting a set of partial models to the training dataset using Cartesian genetic programming, calculating linear regression coefficients for the images of interest, and finding boundaries using the algorithm from the ProStack software. The results of the work of the obtained algorithm on the test part of the experimental data are presented.

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все Прочитать Печать Загрузить
Интернет Авторизованные пользователи СПбПУ Прочитать Печать Загрузить
-> Интернет Анонимные пользователи

Оглавление

  • Разработка метода сегментации клеточной структуры в изображениях развивающегося глаза мушки дрозофилы на основе декартова генетического программирования
    • Введение
    • 1. Постановка задачи и описание исходных данных
    • 2. Описание алгоритма
    • 3. Разработка, модификация и настройка существующего ПО
    • 4. Применение метода к исходным данным и анализ результатов
    • Заключение
    • Список сокращений и условных обозначений
    • Список использованных источников

Статистика использования

stat Количество обращений: 14
За последние 30 дней: 0
Подробная статистика