The aim of blob detection is to find regions in a digital image that differ from their surroundings with respect to properties like intensity or shape. Bio-image analysis is a common application where blobs can denote regions of interest that have been stained with a fluorescent dye. In image-based in situ sequencing for ribonucleic acid (RNA) for example, the blobs are local intensity maxima (i.e. bright spots) corresponding to the locations of specific RNA nucleobases in cells. Traditional methods of blob detection rely on simple image processing steps that must be guided by the user. The problem is that the user must seek the optimal parameters for each step which are often specific to that image and cannot be generalised to other images. Moreover, some of the existing tools are not suitable for the scale of the microscopy images that are often in very high resolution and 3D. Machine learning (ML) is a collection of techniques that give computers the ability to ”learn” from data. To eliminate the dependence on user parameters, the idea is applying ML to learn the definition of a blob from labelled images. The research question is therefore how ML can be effectively used to perform the blob detection. A blob detector is proposed that first extracts a set of relevant and nonredundant image features, then classifies pixels as blobs and finally uses a clustering algorithm to split up connected blobs. The detector works out-of-core, meaning it can process images that do not fit in memory, by dividing the images into chunks. Results prove the feasibility of this blob detector and show that it can compete with other popular software for blob detection. But unlike other tools, the proposed blob detector does not require parameter tuning, making it easier to use and more reliable. / Syftet med blobdetektion är att hitta regioner i en digital bild som skiljer sig från omgivningen med avseende på egenskaper som intensitet eller form. Biologisk bildanalys är en vanlig tillämpning där blobbar kan beteckna intresseregioner som har färgats in med ett fluorescerande färgämne. Vid bildbaserad in situ-sekvensering för ribonukleinsyra (RNA) är blobbarna lokala intensitetsmaxima (dvs ljusa fläckar) motsvarande platserna för specifika RNA-nukleobaser i celler. Traditionella metoder för blob-detektering bygger på enkla bildbehandlingssteg som måste vägledas av användaren. Problemet är att användaren måste hitta optimala parametrar för varje steg som ofta är specifika för just den bilden och som inte kan generaliseras till andra bilder. Dessutom är några av de befintliga verktygen inte lämpliga för storleken på mikroskopibilderna som ofta är i mycket hög upplösning och 3D. Maskininlärning (ML) är en samling tekniker som ger datorer möjlighet att “lära sig” från data. För att eliminera beroendet av användarparametrar, är tanken att tillämpa ML för att lära sig definitionen av en blob från uppmärkta bilder. Forskningsfrågan är därför hur ML effektivt kan användas för att utföra blobdetektion. En blobdetekteringsalgoritm föreslås som först extraherar en uppsättning relevanta och icke-överflödiga bildegenskaper, klassificerar sedan pixlar som blobbar och använder slutligen en klustringsalgoritm för att dela upp sammansatta blobbar. Detekteringsalgoritmen fungerar utanför kärnan, vilket innebär att det kan bearbeta bilder som inte får plats i minnet genom att dela upp bilderna i mindre delar. Resultatet visar att detekteringsalgoritmen är genomförbar och visar att den kan konkurrera med andra populära programvaror för blobdetektion. Men i motsats till andra verktyg behöver den föreslagna detekteringsalgoritmen inte justering av sina parametrar, vilket gör den lättare att använda och mer tillförlitlig.