Sökning: id:"swepub:oai:prod.swepub.kib.ki.se:148798204" >
Res-CR-Net, a resid...
Res-CR-Net, a residual network with a novel architecture optimized for the semantic segmentation of microscopy images
-
Abdallah, H (författare)
-
Formosa, B (författare)
-
Liyanaarachchi, A (författare)
-
visa fler...
-
Saigh, M (författare)
-
Silvers, S (författare)
-
Arslanturk, S (författare)
-
Taatjes, DJ (författare)
-
- Larsson, L (författare)
- Karolinska Institutet
-
Jena, BP (författare)
-
Gatti, DL (författare)
-
visa färre...
-
(creator_code:org_t)
- 2020-09-17
- 2020
- Engelska.
-
Ingår i: MACHINE LEARNING-SCIENCE AND TECHNOLOGY. - : IOP Publishing. - 2632-2153. ; 1:4
- Relaterad länk:
-
https://doi.org/10.1...
-
visa fler...
-
http://kipublication...
-
https://doi.org/10.1...
-
visa färre...
Abstract
Ämnesord
Stäng
- Deep neural networks (DNN) have been widely used to carry out segmentation tasks in both electron microscopy (EM) and light/fluorescence microscopy (LM/FM). Most DNNs developed for this purpose are based on some variation of the encoder-decoder U-Net architecture. Here we show how Res-CR-Net, a new type of fully convolutional neural network that does not adopt a U-Net architecture, excels at segmentation tasks traditionally considered very hard, like recognizing the contours of nuclei, cytoplasm and mitochondria in densely packed cells in either EM or LM/FM images.
Publikations- och innehållstyp
- vet (ämneskategori)
- art (ämneskategori)
Hitta via bibliotek
Till lärosätets databas
- Av författaren/redakt...
-
Abdallah, H
-
Formosa, B
-
Liyanaarachchi, ...
-
Saigh, M
-
Silvers, S
-
Arslanturk, S
-
visa fler...
-
Taatjes, DJ
-
Larsson, L
-
Jena, BP
-
Gatti, DL
-
visa färre...
- Artiklar i publikationen
-
MACHINE LEARNING ...
- Av lärosätet
-
Karolinska Institutet