Master_Thesis2020 源码

生物信息学硕士论文 该项目在隆德大学的生物医学中心(BMC)的Sonja Aits的监督下进行。 该项目的目的是分析转染的U2OS骨癌细胞的显微图像。 该分析涉及细胞的细胞成分(如细胞核,溶酶体和线粒体)的分割。 这不仅在检测肿瘤细胞的形态变化中起着重要作用,而且在计数这些物体中也起着重要的作用。 该项目涉及两个主要任务:通过CellProfiler软件(v4.0.7)进行对象分割,以及在破碎的溶酶体和正常细胞图像上训练二进制分类器的机器学习任务。 对于第一个任务,建立了不同的管道来尝试识别对象并进行一些测量,例如测量对象强度以及测量对象大小和形状。 这些管道是使用最初由Broad Institue编写的评估脚本进行评估的,最后选择了最佳的对象细分管道来构建完整的图像分析管道。 在Lunarc集群上运行脚本并构建管道。 在第二个任务中,第一步是使用24个Unet分段核图像(由同事完成)作