Изменения

Перейти к: навигация, поиск

Компьютерное зрение в микроскопии

1807 байт добавлено, 23:08, 12 января 2021
Обнаружение перекрывающихся экземпляров
Такая сверточная сеть показывает большую точность, чем группа людей-экспертов. По сравнению с другими подходами к автофокусировке, сеть не требует физической калибровки и устойчива к шуму, оптическим артефактам и особенностям, отличным от ячеек<ref>[https://www.nature.com/articles/s41598-018-25458-w/ Ling Wei— Reconstructing cell cycle and disease progression using deep learning, 2018]</ref>.
== Обнаружение перекрывающихся экземпляров объектов ==Клетки на изображениях микроскопии могут быть распределены неравномерно, группироваться, перекрываться, что затрудняет подсчет количества клеток и их дальнейшее изучение, так как стандартные методы применимы либо к изображениям с высокой плотностью объектов и не пытаются их разделить, либо наоборот эффективно работают только с изображениями с низкой плотностью. Чтобы учесть все особенности изображения используется метод, основанный на древовидной дискретной графической модели, которая позволяет выбрать и промаркировать набор непересекающихся участков изображения с помощью глобальной оптимизации. Каждый регион маркируется в соответствии с количеством объектов, которые он содержит. В условиях низкой плотности объектов метод, как правило, находит и выделяет отдельные клетки, а в местах, где клетки перекрываются, предложенный метод выделяет группы клеток.  Подобное адаптивное поведение, управляемое оптимизационным процессом, является уникальным для данного метода.
= См. также =
462
правки

Навигация