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J-GLOBAL ID：201802276989648849   整理番号：18A2232056

多焦点顕微鏡からの3D画像再構成における自動結合パラメータ推定のためのBayesアプローチ【JST・京大機械翻訳】

Bayesian Approach for Automatic Joint Parameter Estimation in 3D Image Reconstruction from Multi-Focus Microscope

著者 (13件)： Yoo Seunghwan (Dept. of Electrical Eng. and Computer Science, Northwestern University, Evanston, IL, 60208, USA) ,  Ruiz Pablo (Dept. of Electrical Eng. and Computer Science, Northwestern University, Evanston, IL, 60208, USA) ,  Huang Xiang (Mathematics and Computer Science Division, Argonne National Laboratory, Lemont, IL, 60439, USA) ,  He Kuan (Dept. of Electrical Eng. and Computer Science, Northwestern University, Evanston, IL, 60208, USA) ,  Wang Xiaolei (James Franck Institute, University of Chicago, Chicago, IL, 60637, USA) ,  Gdor Itay (James Franck Institute, University of Chicago, Chicago, IL, 60637, USA) ,  Selewa Alan (James Franck Institute, University of Chicago, Chicago, IL, 60637, USA) ,  Daddysman Matthew (James Franck Institute, University of Chicago, Chicago, IL, 60637, USA) ,  Ferrier Nicola J. (Mathematics and Computer Science Division, Argonne National Laboratory, Lemont, IL, 60439, USA) ,  Hereld Mark (Mathematics and Computer Science Division, Argonne National Laboratory, Lemont, IL, 60439, USA) ,  Scherer Norbert (James Franck Institute, University of Chicago, Chicago, IL, 60637, USA) ,  Cossairt Oliver (Dept. of Electrical Eng. and Computer Science, Northwestern University, Evanston, IL, 60208, USA) ,  Katsaggelos Aggelos K. (Dept. of Electrical Eng. and Computer Science, Northwestern University, Evanston, IL, 60208, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICIP  ページ： 3583-3587  発行年： 2018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： 多焦点顕微鏡(MFM)で画像化した拡張物体の三次元画像再構成のためのBayes法を示した。MFMは,サンプルの3D情報を提供するために,異なる焦点面の複数のサブ画像を同時に捕捉する。物体を再構成するためのナイーブな方法はz軸に沿ったサブ画像を積み重ねることであるが,結果はz軸における分解能が低い。最大事後フレームワークは,その観測モデルと事前知識に従って3D画像を再構成する方法を提供する。それは3D画像とモデルパラメータを共同で推定する。合成および実実験データによる実験結果は,それがMFMからの拡張物体の高品質3D再構成を可能にすることを示した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 分解能 ,  画像処理 ,  *再構成 ,  *顕微鏡 ,  *パラメータ推定 ,  *三次元
準シソーラス用語： 高品質 ,  モデルパラメータ ,  *三次元画像 ,  事前知識 ,  観測モデル ,  焦点面 ,  Bayes法 ,  画像化 ,  *3D画像再構成 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 焦点 ,  顕微鏡 ,  3D画像再構成 ,  パラメータ推定