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J-GLOBAL ID:201902230624171778   整理番号:19A1961700

細胞セグメンテーションとロバストなシーン適応追跡による植物細胞の自動標的化【JST・京大機械翻訳】

Automatic Targeting of Plant Cells via Cell Segmentation and Robust Scene-Adaptive Tracking
著者 (6件):
資料名:
巻: 2019  号: ICRA  ページ: 7116-7122  発行年: 2019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)
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葉緑体の抽出のような作業を行うための植物細胞の自動標的化は,植物生物学の研究においてしばしば望まれる。そこで,本論文では,植物細胞における視覚誘導微小操作のためのロバスト追跡アルゴリズムと組み合わせた改良セルセグメンテーション法を提案した。本研究の目的は,植物細胞操作のための自動化されたワークフローを完成させるための自動植物細胞検出と局在化技術を開発することである。植物細胞の複雑な構造特性は,単一動物細胞応用とは異なり,細胞のセグメンテーションと微小針の視覚追跡の両方を行う。このように,適応閾値化による流域セグメンテーションの改良版を提案し,細胞または追加的な面倒な標本の染色を必要とせずに,植物細胞を検出した。細胞の同定された重心に到達するために針を操作するために,針先端の追跡が必要である。2つのデータ源からの視覚と運動情報,すなわち,テンプレート追跡と投影されたマニピュレータ軌道を,マイクロニードルを連続的に追跡するために,スコアベースの正規化加重平均化を用いて結合した。トラッカーの選択は,前者と後者がそれぞれ物理的および視覚的不確実性に対して個々にロバストであるので,それらの相補的性質によって影響される。実験結果により,植物細胞重心を正確に検出し,微小針を常に追跡し,視覚障害の存在にもかかわらず,関心のある植物細胞に到達することにより,提案した方法の有効性を検証した。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】
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分類 (2件):
分類
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図形・画像処理一般  ,  医用画像処理 

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