velikost textu

Processing data from two-photon microscope

Upozornění: Informace získané z popisných dat či souborů uložených v Repozitáři závěrečných prací nemohou být použity k výdělečným účelům nebo vydávány za studijní, vědeckou nebo jinou tvůrčí činnost jiné osoby než autora.
Název:
Processing data from two-photon microscope
Typ:
Diplomová práce
Autor:
Mgr. Jakub Tomek
Vedoucí:
Ondřej Novák
Oponent:
RNDr. Václav Krajíček
Konzultant:
Mgr. Cyril Brom, Ph.D.
Id práce:
130388
Fakulta:
Matematicko-fyzikální fakulta (MFF)
Pracoviště:
Katedra teoretické informatiky a matematické logiky (32-KTIML)
Program studia:
Informatika (N1801)
Obor studia:
Teoretická informatika (ITI)
Přidělovaný titul:
Mgr.
Datum obhajoby:
15. 5. 2013
Výsledek obhajoby:
výborně
Jazyk práce:
Angličtina
Klíčová slova:
dvoufotonový mikroskop, zobrazování, zpracování, segmentace
Klíčová slova v angličtině:
two-photon microscope, imaging, processing, segmentation
Abstrakt:
Dvoufotonová mikroskopie je velmi moderní metodou neurofyziologického výzkumu in vivo, umožňující zobrazovat až stovky neuronů zároveň. Tato metoda však produkuje značný objem dat, která je obtížné zpracovat a analyzovat ručně. V této práci představujeme Two-Photon Processor, sadu nástrojů pro komplexní zpracování dat z dvoufotonového mikroskopu. V rámci práce jsme navrhli algoritmus SeNeCA pro segmentaci neuronů ve full-frame nahrávce z dvoufotonového mikroskopu. SeNeCA kombinuje vysokou rychlost zpracování a vysokou kvalitu segmentace a dle naší evaluace je nejlepším dostupným algoritmem pro segmentaci neuronů v in vivo datech. Nástroj je již rutinně používán v Ústavu experimentální medicíny AV ČR, Oddělení neurofyziologie sluchu, a byl publikován v Journal of Neurophysiology.
Abstract v angličtině:
Two-photon laser scanning microscopy is a modern method of in vivo neurophysiological research, capable of imaging up to hundreds of neurons at once. However, this method produces a large amount of data, difficult to process and analyze manually. This thesis presents Two-Photon Processor, a new toolkit for complex processing of data from two-photon microscope. During the work on this thesis, we designed the SeNeCA segmentation algorithm for detection of neurons in full-frame recording from a two-photon microscope. SeNeCA combines high speed and high quality of segmentation and, according to our evaluation, it currently is the best algorithm for segmentation of neurons in in vivo data. Two- Photon Processor is already routinely used in the Institute of Experimental Medicine of the ASCR, Department of Auditory Neuroscience, and it was published in the Journal of Neurophysiology.
Dokumenty
Stáhnout Dokument Autor Typ Velikost
Stáhnout Text práce Mgr. Jakub Tomek 9.47 MB
Stáhnout Příloha k práci Mgr. Jakub Tomek 164.39 MB
Stáhnout Abstrakt v českém jazyce Mgr. Jakub Tomek 206 kB
Stáhnout Abstrakt anglicky Mgr. Jakub Tomek 201 kB
Stáhnout Posudek vedoucího Ondřej Novák 227 kB
Stáhnout Posudek oponenta RNDr. Václav Krajíček 39 kB
Stáhnout Záznam o průběhu obhajoby prof. RNDr. Václav Koubek, DrSc. 146 kB