Sökning: onr:"swepub:oai:gup.ub.gu.se/338097" >
Automated segmentat...
Automated segmentation of cell organelles in volume electron microscopy using deep learning
-
Nešić, Nebojša (författare)
-
Heiligenstein, Xavier (författare)
-
Zopf, Lydia (författare)
-
visa fler...
-
Blüml, Valentin (författare)
-
- Keuenhof, Katharina, 1994 (författare)
- Gothenburg University,Göteborgs universitet,Institutionen för kemi och molekylärbiologi,Department of Chemistry and Molecular Biology
-
Wagner, Michael (författare)
-
- Höög, Johanna L, 1979 (författare)
- Gothenburg University,Göteborgs universitet,Institutionen för kemi och molekylärbiologi,Department of Chemistry and Molecular Biology
-
Qi, Heng (författare)
-
Li, Zhiyang (författare)
-
Tsaramirsis, Georgios (författare)
-
Peddie, Christopher J. (författare)
-
Stojmenović, Miloš (författare)
-
Walter, Andreas (författare)
-
visa färre...
-
(creator_code:org_t)
- 2024
- 2024
- Engelska.
-
Ingår i: Microscopy research and technique. - 1059-910X .- 1097-0029. ; 87:8, s. 1718-1732
- Relaterad länk:
-
https://gup.ub.gu.se...
-
visa fler...
-
https://doi.org/10.1...
-
visa färre...
Abstract
Ämnesord
Stäng
- Recent advances in computing power triggered the use of artificial intelligence in image analysis in life sciences. To train these algorithms, a large enough set of certified labeled data is required. The trained neural network is then capable of producing accurate instance segmentation results that will then need to be re-assembled into the original dataset: the entire process requires substantial expertise and time to achieve quantifiable results. To speed-up the process, from cell organelle detection to quantification across electron microscopy modalities, we propose a deep-learning based approach for fast automatic outline segmentation (FAMOUS), that involves organelle detection combined with image morphology, and 3D meshing to automatically segment, visualize and quantify cell organelles within volume electron microscopy datasets. From start to finish, FAMOUS provides full segmentation results within a week on previously unseen datasets. FAMOUS was showcased on a HeLa cell dataset acquired using a focused ion beam scanning electron microscope, and on yeast cells acquired by transmission electron tomography. Research Highlights: Introducing a rapid, multimodal machine-learning workflow for the automatic segmentation of 3D cell organelles. Successfully applied to a variety of volume electron microscopy datasets and cell lines. Outperforming manual segmentation methods in time and accuracy. Enabling high-throughput quantitative cell biology.
Ämnesord
- TEKNIK OCH TEKNOLOGIER -- Medicinteknik -- Medicinsk laboratorie- och mätteknik (hsv//swe)
- ENGINEERING AND TECHNOLOGY -- Medical Engineering -- Medical Laboratory and Measurements Technologies (hsv//eng)
- NATURVETENSKAP -- Biologi -- Cellbiologi (hsv//swe)
- NATURAL SCIENCES -- Biological Sciences -- Cell Biology (hsv//eng)
Nyckelord
- automated segmentation
- cell biology
- image analysis
- neural-network
- volume electron microscopy
Publikations- och innehållstyp
- ref (ämneskategori)
- art (ämneskategori)
Hitta via bibliotek
Till lärosätets databas
- Av författaren/redakt...
-
Nešić, Nebojša
-
Heiligenstein, X ...
-
Zopf, Lydia
-
Blüml, Valentin
-
Keuenhof, Kathar ...
-
Wagner, Michael
-
visa fler...
-
Höög, Johanna L, ...
-
Qi, Heng
-
Li, Zhiyang
-
Tsaramirsis, Geo ...
-
Peddie, Christop ...
-
Stojmenović, Mil ...
-
Walter, Andreas
-
visa färre...
- Om ämnet
-
- TEKNIK OCH TEKNOLOGIER
-
TEKNIK OCH TEKNO ...
-
och Medicinteknik
-
och Medicinsk labora ...
-
- NATURVETENSKAP
-
NATURVETENSKAP
-
och Biologi
-
och Cellbiologi
- Artiklar i publikationen
-
Microscopy resea ...
- Av lärosätet
-
Göteborgs universitet