MAJTNER, Tomáš a David SVOBODA. Comparison of 3D Texture-based Image Descriptors in Fluorescence Microscopy. In Reneta P. Barneva, Valentin E. Brimkov, Josef Šlapal. 16th International Workshop on Combinatorial Image Analysis (IWCIA) 2014. Switzerland: Springer International Publishing, 2014, s. 186-195. ISBN 978-3-319-07147-3. Dostupné z: https://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-07148-0_17.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Comparison of 3D Texture-based Image Descriptors in Fluorescence Microscopy
Autoři MAJTNER, Tomáš (703 Slovensko, garant, domácí) a David SVOBODA (203 Česká republika, domácí).
Vydání Switzerland, 16th International Workshop on Combinatorial Image Analysis (IWCIA) 2014, od s. 186-195, 10 s. 2014.
Nakladatel Springer International Publishing
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Stať ve sborníku
Obor 20200 2.2 Electrical engineering, Electronic engineering, Information engineering
Stát vydavatele Švýcarsko
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání tištěná verze "print"
WWW URL
Impakt faktor Impact factor: 0.402 v roce 2005
Kód RIV RIV/00216224:14330/14:00073552
Organizační jednotka Fakulta informatiky
ISBN 978-3-319-07147-3
ISSN 0302-9743
Doi http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-07148-0_17
Klíčová slova anglicky 3D images; Texture descriptors; Fluorescence microscopy; Local Binary Patterns
Štítky best, cbia-web
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnil: RNDr. Ing. Bc. Tomáš Majtner, Ph.D., učo 172786. Změněno: 9. 1. 2015 15:37.
Anotace
In recent years, research groups concentrate still more attention on 3D images, especially in the field of biomedical image processing. Adding another dimension enables to capture the entire object. On the other hand, handling 3D images requires also new algorithms, since not all of them can be modified for higher dimensions intuitively. In this article, we introduce a comparison of various implementations of 3D texture descriptors presented in the literature in recent years. We prepared an unified environment to test all of them under the same conditions. From the results of our tests we came to conclusion, that 3D variants of LBP in the combination with k-NN classifier are very strong approach with the classification accuracy more than 99% on selected group of 3D biomedical images.
Návaznosti
GBP302/12/G157, projekt VaVNázev: Dynamika a organizace chromosomů během buněčného cyklu a při diferenciaci v normě a patologii
Investor: Grantová agentura ČR, Dynamika a organizace chromosomů během buněčného cyklu a při diferenciaci v normě a patologii
MUNI/A/0855/2013, interní kód MUNázev: Rozsáhlé výpočetní systémy: modely, aplikace a verifikace III. (Akronym: FI MAV III.)
Investor: Masarykova univerzita, Rozsáhlé výpočetní systémy: modely, aplikace a verifikace III., DO R. 2020_Kategorie A - Specifický výzkum - Studentské výzkumné projekty
VytisknoutZobrazeno: 24. 4. 2024 14:47