<?xml version="1.0"?>
<rdf:RDF xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"><rdf:Description rdf:about="https://dk.um.si/IzpisGradiva.php?id=83576"><dc:title>Segmentacija slik celic z algoritmi globokega učenja</dc:title><dc:creator>Gorjanc,	Gregor	(Avtor)
	</dc:creator><dc:creator>Karakatič,	Sašo	(Mentor)
	</dc:creator><dc:creator>Pohorec,	Viljem	(Komentor)
	</dc:creator><dc:subject>segmentacija slik</dc:subject><dc:subject>nenadzorovano učenje</dc:subject><dc:subject>W-Net</dc:subject><dc:subject>nevronska mreža</dc:subject><dc:subject>celice beta</dc:subject><dc:description>V magistrskem delu smo se spoznali s problematiko sladkorne bolezni, ki se odraža z nepravilnim obnašanjem celic beta v trebušni slinavki. Seznanili smo se s postopkom označevanja slik Langerhansovih otočkov, ki vsebujejo celice beta. S ciljem avtomatizacije procesa ročnega označevanja slik smo se odločili za uporabo globoke nevronske mreže za segmentacijo slik. Po analizi podatkovnih množic in preobrazbi slikovnih vrst s postopki agregacije v obliko, primerno za strojno učenje slik, smo s pomočjo nenadzorovanega učenja naučili nevronsko mrežo W-Net in ovrednotili rezultate. Mreža je uspešno identificirala zanimiva območja na slikah, vendar s premalo natančnostjo in prevelikimi območji lažno pozitivnih slikovnih točk.</dc:description><dc:publisher>[G. Gorjanc]</dc:publisher><dc:date>2022</dc:date><dc:date>2022-12-30 10:23:07</dc:date><dc:type>Magistrsko delo/naloga</dc:type><dc:identifier>83576</dc:identifier><dc:language>sl</dc:language></rdf:Description></rdf:RDF>