Source Localization by Inverse Diffusion and Convex Optimization
Målet med rapporten har varit att att lokalisera källor till en emitterad substans med hjälp av en algoritm för inversdiffusion. Denna algoritm har gett lyckade resultat när den applicerats för biologisk detektering av celler och det har vidare föreslagits att körtiden skulle kunna reduceras avsevär...
Main Authors: | , |
---|---|
Format: | Others |
Language: | English |
Published: |
KTH, Skolan för teknikvetenskap (SCI)
2018
|
Subjects: | |
Online Access: | http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-230738 |
id |
ndltd-UPSALLA1-oai-DiVA.org-kth-230738 |
---|---|
record_format |
oai_dc |
spelling |
ndltd-UPSALLA1-oai-DiVA.org-kth-2307382018-12-01T05:56:17ZSource Localization by Inverse Diffusion and Convex OptimizationengKällokalisering med invers diffusion och konvex optimeringBengtsson, GabrielLarsson, JesperKTH, Skolan för teknikvetenskap (SCI)KTH, Skolan för teknikvetenskap (SCI)2018Engineering and TechnologyTeknik och teknologierMålet med rapporten har varit att att lokalisera källor till en emitterad substans med hjälp av en algoritm för inversdiffusion. Denna algoritm har gett lyckade resultat när den applicerats för biologisk detektering av celler och det har vidare föreslagits att körtiden skulle kunna reduceras avsevärt om algoritmen implementeras som en beräkningsgraf. Detta skulle automatisera beräkningar av gradienter och tillåta snabbare exekvering på en grafikprocessor. För algoritmens implementation användes TensorFlow, som primärt är ett programmeringsbibliotek inriktat mot maskininlärning. Datorgenererade testbilder av biologiska prover användes sedan för att utvärdera körresultatet med hjälp av mjukvara för bildanalys samt prestandamått. Jämförelser visar att implementationen i TensorFlow ger resultat som överensstämmer med den traditionella implementationen av samma algoritm. Sett ur ett bredare perspektiv visar detta på möjligheten att använda beräkningsgrafer för att lösa storskaliga optimeringsproblem och mer specifikt inversproblem. The purpose of this project was to implement an inverse diffusion algorithm to locate the sources of an emitted substance. This algorithm has yielded successful results when applied to biological cell detection, and it has been suggested that the run time could be greatly reduced if adaptions for a computation graph framework are made. This would automate calculations of gradients and allow for faster execution on a graphics processing unit. The algorithm implementation was realized in TensorFlow, which is primarily a machine learning oriented programming library. Computer-generated biological test images were then used to evaluate the performance using regular image analysis software and accuracy metrics. Comparisons reveal that the TensorFlow implementation of the algorithm can match the accuracy metrics of traditional implementations of the same algorithm. Viewed in a broader scope this serves as an example to highlight the possibility of using computation graph frameworks to solve large scale optimization problems, and more specifically inverse problems. Student thesisinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesistexthttp://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-230738TRITA-SCI-GRU ; 2018-093application/pdfinfo:eu-repo/semantics/openAccess |
collection |
NDLTD |
language |
English |
format |
Others
|
sources |
NDLTD |
topic |
Engineering and Technology Teknik och teknologier |
spellingShingle |
Engineering and Technology Teknik och teknologier Bengtsson, Gabriel Larsson, Jesper Source Localization by Inverse Diffusion and Convex Optimization |
description |
Målet med rapporten har varit att att lokalisera källor till en emitterad substans med hjälp av en algoritm för inversdiffusion. Denna algoritm har gett lyckade resultat när den applicerats för biologisk detektering av celler och det har vidare föreslagits att körtiden skulle kunna reduceras avsevärt om algoritmen implementeras som en beräkningsgraf. Detta skulle automatisera beräkningar av gradienter och tillåta snabbare exekvering på en grafikprocessor. För algoritmens implementation användes TensorFlow, som primärt är ett programmeringsbibliotek inriktat mot maskininlärning. Datorgenererade testbilder av biologiska prover användes sedan för att utvärdera körresultatet med hjälp av mjukvara för bildanalys samt prestandamått. Jämförelser visar att implementationen i TensorFlow ger resultat som överensstämmer med den traditionella implementationen av samma algoritm. Sett ur ett bredare perspektiv visar detta på möjligheten att använda beräkningsgrafer för att lösa storskaliga optimeringsproblem och mer specifikt inversproblem. === The purpose of this project was to implement an inverse diffusion algorithm to locate the sources of an emitted substance. This algorithm has yielded successful results when applied to biological cell detection, and it has been suggested that the run time could be greatly reduced if adaptions for a computation graph framework are made. This would automate calculations of gradients and allow for faster execution on a graphics processing unit. The algorithm implementation was realized in TensorFlow, which is primarily a machine learning oriented programming library. Computer-generated biological test images were then used to evaluate the performance using regular image analysis software and accuracy metrics. Comparisons reveal that the TensorFlow implementation of the algorithm can match the accuracy metrics of traditional implementations of the same algorithm. Viewed in a broader scope this serves as an example to highlight the possibility of using computation graph frameworks to solve large scale optimization problems, and more specifically inverse problems. |
author |
Bengtsson, Gabriel Larsson, Jesper |
author_facet |
Bengtsson, Gabriel Larsson, Jesper |
author_sort |
Bengtsson, Gabriel |
title |
Source Localization by Inverse Diffusion and Convex Optimization |
title_short |
Source Localization by Inverse Diffusion and Convex Optimization |
title_full |
Source Localization by Inverse Diffusion and Convex Optimization |
title_fullStr |
Source Localization by Inverse Diffusion and Convex Optimization |
title_full_unstemmed |
Source Localization by Inverse Diffusion and Convex Optimization |
title_sort |
source localization by inverse diffusion and convex optimization |
publisher |
KTH, Skolan för teknikvetenskap (SCI) |
publishDate |
2018 |
url |
http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-230738 |
work_keys_str_mv |
AT bengtssongabriel sourcelocalizationbyinversediffusionandconvexoptimization AT larssonjesper sourcelocalizationbyinversediffusionandconvexoptimization AT bengtssongabriel kallokaliseringmedinversdiffusionochkonvexoptimering AT larssonjesper kallokaliseringmedinversdiffusionochkonvexoptimering |
_version_ |
1718799212537184256 |