文献
J-GLOBAL ID:202202213167549301   整理番号:22A0797093

ステレオマッチング深畳込みニューラルネットワークによる曲線構造の3D再構成【JST・京大機械翻訳】

3D reconstruction of curvilinear structures with stereo matching deep convolutional neural networks
著者 (7件):
資料名:
巻: 234  ページ: Null  発行年: 2022年 
JST資料番号: W0972A  ISSN: 0304-3991  CODEN: ULTRD  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
抄録/ポイント:
抄録/ポイント
文献の概要を数百字程度の日本語でまとめたものです。
部分表示の続きは、JDreamⅢ(有料)でご覧頂けます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
直線構造は,関心の対象として顕微鏡イメージングで頻繁に現れる。結晶学的欠陥,すなわち転位は,透過型電子顕微鏡(TEM)下で繰り返し研究されている曲線構造の1つであり,それらの3D構造情報は材料の特性を理解するために非常に重要である。転位の3D情報は,異なる傾斜角と類似のイメージング条件を有する多くの画像を取得するのに必要であるので,厄介なプロセスであるトモグラフィーによってしばしば得られる。しかし,代替立体視法は,必要な画像数を2つに下げるが,正確な3D推定のためには,人間の介入と形状が依然として必要である。3D形状に関する事前仮定をなさずに,深い畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を利用することによって,ステレオペアにおける曲線構造の検出とマッチングの両方のための完全自動化パイプラインを提案した。本研究では,TEM像の立体対からの転位の3D再構成に主に焦点を当てた。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
シソーラス用語:
シソーラス用語/準シソーラス用語
文献のテーマを表すキーワードです。
部分表示の続きはJDreamⅢ(有料)でご覧いただけます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。

準シソーラス用語:
シソーラス用語/準シソーラス用語
文献のテーマを表すキーワードです。
部分表示の続きはJDreamⅢ(有料)でご覧いただけます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
顕微鏡法  ,  金属組織観察法 
タイトルに関連する用語 (4件):
タイトルに関連する用語
J-GLOBALで独自に切り出した文献タイトルの用語をもとにしたキーワードです

前のページに戻る