MAŠKA, Martin, Tereza NEČASOVÁ, David WIESNER, Dmitry SOROKIN, Igor PETERLÍK, Vladimír ULMAN a David SVOBODA. Toward Robust Fully 3D Filopodium Segmentation and Tracking in Time-Lapse Fluorescence Microscopy. Online. In 26th IEEE International Conference on Image Processing. Taipei: IEEE, 2019, s. 819-823. ISBN 978-1-5386-6249-6. Dostupné z: https://dx.doi.org/10.1109/ICIP.2019.8803721.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Toward Robust Fully 3D Filopodium Segmentation and Tracking in Time-Lapse Fluorescence Microscopy
Autoři MAŠKA, Martin (203 Česká republika, garant, domácí), Tereza NEČASOVÁ (203 Česká republika, domácí), David WIESNER (203 Česká republika, domácí), Dmitry SOROKIN (643 Rusko), Igor PETERLÍK (703 Slovensko, domácí), Vladimír ULMAN (203 Česká republika) a David SVOBODA (203 Česká republika, domácí).
Vydání Taipei, 26th IEEE International Conference on Image Processing, od s. 819-823, 5 s. 2019.
Nakladatel IEEE
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Stať ve sborníku
Obor 10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Stát vydavatele Spojené státy
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání elektronická verze "online"
WWW URL
Kód RIV RIV/00216224:14330/19:00107396
Organizační jednotka Fakulta informatiky
ISBN 978-1-5386-6249-6
ISSN 1522-4880
Doi http://dx.doi.org/10.1109/ICIP.2019.8803721
UT WoS 000521828600163
Klíčová slova anglicky Benchmark dataset; synthetic image data; filopodium segmentation; filopodium tracking
Štítky cbia-web, firank_A
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnil: RNDr. Pavel Šmerk, Ph.D., učo 3880. Změněno: 28. 4. 2020 16:28.
Anotace
Development, parameter tuning, and objective benchmarking of bioimage analysis workflows heavily rely on the availability of diverse bioimage datasets accompanied by reference annotations. In this paper, we present a new benchmark dataset, FiloData3D, designed for in-depth performance assessments of fully 3D filopodium segmentation and tracking algorithms that emerged recently in the field. It consists of 180 synthetic, fully annotated, 3D time-lapse sequences of single lung cancer cells, combining different cell shapes, signal-to-noise ratios, and anisotropy ratios, which are the well-known factors that influence the quality of segmentation and tracking results. Using FiloData3D, we show that the number of filopodia and their lengths extracted are significantly underestimated in the case of traditional 2D protocols that prevail in daily practice compared to fully 3D measurements, calling for a procedural change in filopodial analyses of 3D+t bioimage data.
Návaznosti
EF16_013/0001775, projekt VaVNázev: Modernizace a podpora výzkumných aktivit národní infrastruktury pro biologické a medicínské zobrazování Czech-BioImaging
GA17-05048S, projekt VaVNázev: Segmentace a trekování živých buněk v multimodálních obrazech
Investor: Grantová agentura ČR, Segmentace a trekování živých buněk v multimodálních obrazech
LTC17016, projekt VaVNázev: Benchmarking algoritmů segmentace a sledování buněk
Investor: Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy ČR, Benchmarking algoritmů segmentace a sledování buněk, INTER-COST
MUNI/A/1018/2018, interní kód MUNázev: Rozsáhlé výpočetní systémy: modely, aplikace a verifikace VIII.
Investor: Masarykova univerzita, Rozsáhlé výpočetní systémy: modely, aplikace a verifikace VIII., DO R. 2020_Kategorie A - Specifický výzkum - Studentské výzkumné projekty
MUNI/A/1040/2018, interní kód MUNázev: Zapojení studentů Fakulty informatiky do mezinárodní vědecké komunity 19 (Akronym: SKOMU)
Investor: Masarykova univerzita, Zapojení studentů Fakulty informatiky do mezinárodní vědecké komunity 19, DO R. 2020_Kategorie A - Specifický výzkum - Studentské výzkumné projekty
VytisknoutZobrazeno: 26. 4. 2024 07:11