Detección de mitocondrias en células mediante Deep Learning
Este proyecto se basa en la realización de la segmentación de mitocondrias en imágenes celulares obtenidas mediante microscopia electrónica. Para ello se hace uso principalmente de las redes neuronales, y concretamente una arquitectura de red convolucional llamada U-Net. Se presenta un estudio porme...
| Autor: | |
|---|---|
| Tipo de documento: | Tesis de maestría |
| Fecha de publicación: | 2019 |
| País: | España |
| Institución: | Universidad del País Vasco |
| Repositorio: | Addi. Archivo Digital para la Docencia y la Investigación |
| OAI Identifier: | oai:addi.ehu.eus:10810/35544 |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/10810/35544 |
| Nivel de acceso: | Acceso abierto |
| Palabra clave: | inteligencia artificial red neuronal convolucional segmentación de imagen mitocondria |
| _version_ | 1878735624775663616 |
|---|---|
| author | Franco Barranco, Daniel |
| author_browse | Franco Barranco, Daniel |
| author_facet | Franco Barranco, Daniel |
| author_role | author |
| collection | Addi. Archivo Digital para la Docencia y la Investigación |
| description | Este proyecto se basa en la realización de la segmentación de mitocondrias en imágenes celulares obtenidas mediante microscopia electrónica. Para ello se hace uso principalmente de las redes neuronales, y concretamente una arquitectura de red convolucional llamada U-Net. Se presenta un estudio pormenorizado para la búsqueda de la mejor combinación de parámetros y técnicas que permitan obtener una buena segmentación. En el estudio, se han probado diferentes conjuntos de datos públicos utilizados por la comunidad, donde finalmente se han alcanzado resultados comparables al estado del arte. |
| eu_rights_str_mv | openAccess |
| format | masterThesis |
| id | ES_806c537e3236fc40e63ba4eeaa8871fc |
| institution | Universidad del País Vasco |
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| publishDate | 2019 |
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