prikaz prve stranice dokumenta Lokalizacija i klasifikacija krvnih stanica uporabom neuronskih mreža
Rad nije dostupan
diplomski rad
Lokalizacija i klasifikacija krvnih stanica uporabom neuronskih mreža
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2016. urn:nbn:hr:168:423748
Rotim, Leon
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Rotim, L. (2016). Lokalizacija i klasifikacija krvnih stanica uporabom neuronskih mreža (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:423748

Rotim, Leon. "Lokalizacija i klasifikacija krvnih stanica uporabom neuronskih mreža." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2016. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:423748

Rotim, Leon. "Lokalizacija i klasifikacija krvnih stanica uporabom neuronskih mreža." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2016. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:423748

Rotim, L. (2016). 'Lokalizacija i klasifikacija krvnih stanica uporabom neuronskih mreža', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 22.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:423748

Rotim L. Lokalizacija i klasifikacija krvnih stanica uporabom neuronskih mreža [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2016 [pristupljeno 22.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:423748

L. Rotim, "Lokalizacija i klasifikacija krvnih stanica uporabom neuronskih mreža", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2016. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:423748

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:423748
Podaci o radu
NaslovLokalizacija i klasifikacija krvnih stanica uporabom neuronskih mreža
Naslov (engleski)Localization and Classification of Blood Cells Using Neural Networks
AutorLeon Rotim
MentorMarko Čupić (mentor)
Član povjerenstvaMarko Čupić (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaMarin Golub (član povjerenstva)
Član povjerenstvaDomagoj Jakobović (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2016-07-18, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
U ovome radu koriste se metode računalnog vida kako bi se riješio problem analize krvi u situacijama kada se analiza provodi od strane ljudskog eksperta koji ``ručno'' prebrojavaju stanice sa slika krvnih razmaza. Konkretno, potrebno je na dobivenim slikama krvnih razmaza detektirati sve krvne stanice te za svaku od njih ispravno odrediti kojem tipu stanica pripada. Kako bi se riješio ovaj problem koriste se metode lokalizacije i klasifikacije. Naglasak ovoga rada je na korištenoj metodi lokalizacije neuronskom mrežom. Svaka stanica pokušava se lokalizirati područjem koje je definirano elipsom. Neuronska mreža iterativnim postupkom izmjenjuje parametre elipse kako bi korak po korak dobili najbolju lokalizaciju stanica. Postupak učenja neuronske mreže koja provodi lokalizaciju provodi se evolucijskim algoritmima. Najbolji rezultati ostvareni su koristeći dva različita evolucijska postupka kojima provodimo predučenje i fino podešavanje. Evolucijski procesi provode se genetskim algoritmom i algoritmom evolucijske strategije. Za kompletan rad sustava potrebno je definirati model koji će dobiveno lokalizirano područje opisano elipsom klasificirati kao jedan od mogućih tipova stanica. Konkretno, koriste se modeli k-NN i unaprijedne neuronske mreže.
Sažetak (engleski)
In this thesis computer vision methods are used to solve blood analysis problem in situations when the analysis must be done by human experts who are manually counting cells on blood smears. Basically, in blood smear images all cells must be detected and for each detected cell its type should be correctly assigned. In order to solve this problem localization and classification methods are used. Emphasis of this thesis is on its localization method which is implemented using neural network. Each cell is localized with area defined with an ellipse. Neural network uses iterative procedure in which it changes ellipse parameters step by step in order to achieve best cell localization. Neural network learning process is performed using evolutionary algorithms. Best results are achieved when two different evolutionary processes are used to perform pretraining and fine tuning procedures. Evolutionary processes are performed using genetic algorithm and evolutionary strategy algorithm. In order to determine whether there is a cell on localized area and what is its type a classifier had to be defined. In system developed in this thesis k-NN and neural networks models are used to perform area classification.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:423748
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2018-02-06 11:37:48