Sökning: id:"swepub:oai:DiVA.org:uu-329301" >
Automated training ...
Automated training of deep convolutional neural networks for cell segmentation
-
- Kecheril Sadanandan, Sajith (författare)
- Uppsala universitet,Avdelningen för visuell information och interaktion,Bildanalys och människa-datorinteraktion,Science for Life Laboratory, SciLifeLab
-
- Ranefall, Petter (författare)
- Uppsala universitet,Avdelningen för visuell information och interaktion,Bildanalys och människa-datorinteraktion,Science for Life Laboratory, SciLifeLab
-
- Le Guyader, Sylvie (författare)
- Karolinska Institutet,Center for Biosciences, Department of Biosciences and Nutrition, Novum, Karolinska Institutet, Huddinge, Sweden
-
visa fler...
-
- Wählby, Carolina, 1974- (författare)
- Uppsala universitet,Avdelningen för visuell information och interaktion,Science for Life Laboratory, SciLifeLab,Bildanalys och människa-datorinteraktion
-
visa färre...
-
(creator_code:org_t)
- 2017-08-10
- 2017
- Engelska.
-
Ingår i: Scientific Reports. - : Springer Science and Business Media LLC. - 2045-2322. ; 7
- Relaterad länk:
-
https://doi.org/10.1...
-
visa fler...
-
https://uu.diva-port... (primary) (Raw object)
-
https://www.nature.c...
-
https://urn.kb.se/re...
-
https://doi.org/10.1...
-
http://kipublication...
-
visa färre...
Abstract
Ämnesord
Stäng
- Deep Convolutional Neural Networks (DCNN) have recently emerged as superior for many image segmentation tasks. The DCNN performance is however heavily dependent on the availability of large amounts of problem-specific training samples. Here we show that DCNNs trained on ground truth created automatically using fluorescently labeled cells, perform similar to manual annotations.
Ämnesord
- TEKNIK OCH TEKNOLOGIER -- Medicinteknik -- Medicinsk bildbehandling (hsv//swe)
- ENGINEERING AND TECHNOLOGY -- Medical Engineering -- Medical Image Processing (hsv//eng)
Nyckelord
- Datoriserad bildbehandling
- Computerized Image Processing
Publikations- och innehållstyp
- ref (ämneskategori)
- art (ämneskategori)
Hitta via bibliotek
Till lärosätets databas