Histological image segmentation of the bone vascular network through deep learning

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Julia, Roxanne Silva
Data de Publicação: 2021
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: eng
Título da fonte: Repositório Institucional da UFU
Texto Completo: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/32174
Resumo: Redes neurais convolucionais (CNN) são ferramentas que vêm sendo intensamente exploradas recentemente na área de processamento de imagem e demonstram resultados muito positivos e promissores em tarefas de classificação e segmentação. Este projeto têm o objetivo de estudar a sua aplicação ao processo de segmentação de imagens histológicas da rede vascular óssea. Uma implementação em PyTorch de uma U-Net foi adaptada para cumprir o propósito deste trabalho. O treinamento foi realizado com um conjunto fornecido de imagens da rede vascular óssea de ratos e um conjunto correspondente, manualmente marcado, em que os canais, os quais são as estruturas de interesse da segmentação, foram rusticamente identificados, apresentando assim diversas falhas e marcações erradas. Essa falta de precisão nas ground truths teve um enorme impacto negativo nos resultados do modelo, o qual foi capaz de atingir um Dice Coefficient de apenas 0.20 devido a overfitting.
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spelling Histological image segmentation of the bone vascular network through deep learningSegmentação de imagens histológicas da rede vascular óssea com a utilização de deep learningCNNSegmentationSegmentaçãoHistological imagesImagens histológicasBone vascular networkRede vascular ósseaU-netCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAORedes neurais convolucionais (CNN) são ferramentas que vêm sendo intensamente exploradas recentemente na área de processamento de imagem e demonstram resultados muito positivos e promissores em tarefas de classificação e segmentação. Este projeto têm o objetivo de estudar a sua aplicação ao processo de segmentação de imagens histológicas da rede vascular óssea. Uma implementação em PyTorch de uma U-Net foi adaptada para cumprir o propósito deste trabalho. O treinamento foi realizado com um conjunto fornecido de imagens da rede vascular óssea de ratos e um conjunto correspondente, manualmente marcado, em que os canais, os quais são as estruturas de interesse da segmentação, foram rusticamente identificados, apresentando assim diversas falhas e marcações erradas. Essa falta de precisão nas ground truths teve um enorme impacto negativo nos resultados do modelo, o qual foi capaz de atingir um Dice Coefficient de apenas 0.20 devido a overfitting.Pesquisa sem auxílio de agências de fomentoTrabalho de Conclusão de Curso (Graduação)Convolutional neural networks (CNN) are tools which have been intensively explored lately in the image processing field, showing very positive and promising results in classification and segmentation tasks. This project aims to study its application in the segmentation process of histological images of the bone vascular network. A PyTorch implementation of a U-Net was adapted to suit the purpose of this work. Training was performed with a provided set of bone vascular tissues images of rats and a corresponding manually marked set, where the canals, which are the objects of interest of the segmentation, were very roughly identified, presenting several flaws and wrong markings. This lack of precision in the ground truths had a huge negative impact on the model results, which ended up only achieving a Dice Coefficient of 0.20 due to overfitting.Universidade Federal de UberlândiaBrasilCiência da ComputaçãoTravençolo, Bruno Augusto Nassifhttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4734646P3&tokenCaptchar=03AGdBq24nUI6SGGa_7PFfcGpOnR9PP6prLdofzWdCypBODXOizSZ3qCAQ39htrvYpCmNsGw382wLvEGxbbwCCu-zFPtXUehbFxxe0j8wdXFqkweSKJESZIjMxo5vwPap407saBCDUofyOgu3eECEFgmCWENbBL9fV2LY7Q3X2lm8xfZuDhIFqicQLg65UK2Ek1JpJQHLgt4DLWcbegGRSJ2woUZhWzPOXK1MJLy4SEr2qMm_A22bnIV0qN6qAu8xUAL_8htRs9jQyj0lyLHd6Q2HlwKVvKwz3goqWjqkGePYGEe4nyRbAU5igSgkmnuZqld7fPQHfbN6tfBKBbcCMJlvKWgu0QvVKqWinuB1o3siNP2ovHmz_QzdVS_EkYh36WNUQH45tz1g9_Rcsl1-JBurUS_XTc1NPiIRHRPxvCjow04YGwzNxCMrJHTsKZZtMhomH3S8u6yxEuuDSAepIMYqV1WOpdCXW_ARodrigues, LarissaBackes, André Ricardohttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4719922H9&tokenCaptchar=03AGdBq27XN4JPvhnUS2gCvDQlxWFAJvkWf42fU_3-YGRLTt25n68-ZQrRUq_t9d013ES7I3n9NYZGBbGqbzgMNLJttIuKPtIGwYPD6wHvgX8pa-IiE-UsXLXHr67zmJ0CbvMS0-7RSCXhkFiVDBXHopGGmKTPrgpZjUgV9PdQ-_hCgMvEWItePLFQ8QosKvmitjbpY2XO7pQS0Vsmb2c0m59ULUCPshTTlw36E7yrdIGbkKricX4fxQ0AXLdpbrcGeQlDS-dSFGMy5cTyU6xk07iX0LY4TBc5qFO9mH9Fd_29bA2na3XenYv2m6hrge8KNyVfsN3zLtkmBxJaEEsBCNH0HiwMvSWDGKD0W_9kzzLd-47x0tr6ZiDrW3X9fXXUap30PaxArQpoDghNR24rXv3jaktKLtFkOL1gpxeuzeeUVuwtrukd4HFsTXB8Mxh1PzfpCYNkkFUi7T_Xr2unZyLwUGt1HCN1YwJulia, Roxanne Silva2021-06-24T16:52:38Z2021-06-24T16:52:38Z2021-06-16info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisapplication/pdfJULIA, Roxanne Silva. Histological image segmentation of the bone vascular network through deep learning. 2021. 33 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2021.https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/32174enginfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFUinstname:Universidade Federal de Uberlândia (UFU)instacron:UFU2021-10-29T17:36:53Zoai:repositorio.ufu.br:123456789/32174Repositório InstitucionalONGhttp://repositorio.ufu.br/oai/requestdiinf@dirbi.ufu.bropendoar:2021-10-29T17:36:53Repositório Institucional da UFU - Universidade Federal de Uberlândia (UFU)false
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