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J-GLOBAL ID：201702270340086903   整理番号：17A1349836

3次元畳込みニューラルネットワークを用いた蛍光顕微鏡画像の核セグメンテーション【Powered by NICT】

Nuclei Segmentation of Fluorescence Microscopy Images Using Three Dimensional Convolutional Neural Networks

著者 (5件)： Ho David Joon ,  Fu Chichen ,  Salama Paul ,  Dunn Kenneth W. ,  Delp Edward J.
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CVPRW  ページ： 834-842  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 蛍光顕微鏡法は,三次元での生体組織や細胞の細胞内構造を可視化することを可能にする。これは組織へのより深い画像化できる近赤外光を用いた二光子顕微鏡法のための特に真実である。生物学的構造を特性化し,解析するために,核セグメンテーションが必須段階である。画像データセットの複雑さとサイズのため,人手によるセグメンテーションは,膨大となる。三次元畳込みニューラルネットワークを用いた完全3D核セグメンテーション法を述べた。ネットワークを訓練するために,対応する標識体積を持つ合成体積が自動生成される。多重データセットからの著者らの結果は,この方法が3次元核をセグメンテーションできることを実証した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  画像処理 ,  近赤外線 ,  *蛍光顕微鏡 ,  *ネットワーク ,  生体組織 ,  *三次元 ,  *画像 ,  可視化 ,  *畳込み ,  キャラクタリゼーション ,  *セグメンテーション
準シソーラス用語： 画像データ ,  二光子顕微鏡法 ,  画像化 ,  蛍光顕微鏡法 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (5件)： 3次元 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  蛍光顕微鏡 ,  核 ,  セグメンテーション