Rekonstrukce objektů v biomedicínských obrazech pomocí statistických metod a metod umělé inteligence
Cíle projektu
Tento projekt má za cíl studium, analýzu a návrh vybraných segmentačních metod za účelem jejich následného použití při rekonstrukci objektů v biomedicínských obrazech. Tyto metody zahrnují jednak statistické detektory hran a jiných významných jevů v obraze, a jednak umělé neuronové sítě. V algoritmech rekonstrukce obrazu je detekce hran obvykle jedním z prvních nezbytných kroků vedoucích k získání průběžných výsledků, které se dále používají jako vstup sofistikovanějších a většinou na míru šitých segmentačních technik. Mezi tyto techniky můžeme zařadit například matematickou morfologii, deformabilní modely či neuronové sítě. V tomto projektu se budeme věnovat poslední ze tří výše uvedených metod segmentace obrazu, a to umělým neuronovým sítím. Jak detektory hran založené na statistických testech, tak neuronové sítě patří mezi techniky vykazující relativně malou míru citlivosti vůči šumu, přítomného v obraze. Protože v biomedicínských obrazech je obvykle dostatečně velké množství šumu znehodnocujíc
Klíčová slova
statistická analýzaneuronové sítěrekonstrukce objektů v histologických snímcích
Veřejná podpora
Poskytovatel
Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy
Program
Podpora začínajících pracovníků výzkumu (Národní program výzkumu)
Veřejná soutěž
Podpora začínajících pracovníků výzkumu 3 (SMSM2004001K3)
Hlavní účastníci
—
Druh soutěže
VS - Veřejná soutěž
Číslo smlouvy
—
Alternativní jazyk
Název projektu anglicky
Reconstruction of objects from biomedical images using statistic methods and artificial intelligence
Anotace anglicky
The aim of this project is to study, analyze and design selected segmentation methods in order to use them when reconstructing the objects from biomedical images. These methods include statistical edge and corner detectors on one hand, and artificial neural networks, on the other hand. The edge detection usually belongs between the first executed steps in image reconstruction. In this way, the primal temporary results, which are further used as an input for more complex and sophisticated segmentation methods, are produced. An example of such complex methods can be mathematical morphology, deformable models or artificial neural networks. The last one is focused on in this project. The statistical edge detectors as well as neural networks can be classified as noise robust methods. Since the biomedical images are full of noise, these two image processing methods are deeply focused on. The crucial part of this project consists in close cooperation with Manchester Metropolitan University (MMU), where
Vědní obory
Kategorie VaV
NV - Neprůmyslový výzkum (aplikovaný výzkum s výjimkou průmyslového)
CEP - hlavní obor
JD - Využití počítačů, robotika a její aplikace
CEP - vedlejší obor
EB - Genetika a molekulární biologie
CEP - další vedlejší obor
—
OECD FORD - odpovídající obory
(dle převodníku)10603 - Genetics and heredity (medical genetics to be 3)
10604 - Reproductive biology (medical aspects to be 3)
10605 - Developmental biology
10608 - Biochemistry and molecular biology
10609 - Biochemical research methods
20204 - Robotics and automatic control
20205 - Automation and control systems
30101 - Human genetics
Hodnocení dokončeného projektu
Hodnocení poskytovatelem
U - Uspěl podle zadání (s publikovanými či patentovanými výsledky atd.)
Zhodnocení výsledků projektu
Cílem projektu bylo prověření statistických testů shody a neuronových sítí při hledání hran v obrazových datech. Bylo dosaženo kvalitních výsledků a veškerý výzkum byl prezentován na mezinárodních konferencích.
Termíny řešení
Zahájení řešení
1. 1. 2005
Ukončení řešení
1. 1. 2006
Poslední stav řešení
U - Ukončený projekt
Poslední uvolnění podpory
—
Dodání dat do CEP
Důvěrnost údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Systémové označení dodávky dat
CEP07-MSM-1K-U/01:1
Datum dodání záznamu
25. 6. 2007
Finance
Celkové uznané náklady
823 tis. Kč
Výše podpory ze státního rozpočtu
563 tis. Kč
Ostatní veřejné zdroje financování
0 tis. Kč
Neveřejné tuz. a zahr. zdroje finan.
260 tis. Kč
Základní informace
Uznané náklady
823 tis. Kč
Statní podpora
563 tis. Kč
68%
Poskytovatel
Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy
CEP
JD - Využití počítačů, robotika a její aplikace
Doba řešení
01. 01. 2005 - 01. 01. 2006