BRÁZDILOVÁ, Silvie Luisa a Michal KOZUBEK. Image Division Technique in Automated Fluorescence Microscopy with Complex Content. In PROCEEDINGS OF THE IADIS INTERNATIONAL CONFERENCE COMPUTER GRAPHICS, VISUALIZATION, COMPUTER VISION AND IMAGE PROCESSING 2010. 2010. vyd. Freiburg, Germany: International Association for Development of the Information Society, 2010, s. 176-183. ISBN 978-972-8939-22-9.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Image Division Technique in Automated Fluorescence Microscopy with Complex Content
Název česky Použití metody dělení obrazu v automatické fluorescenční mikroskopii s bohatou obsahovou funkcí
Autoři BRÁZDILOVÁ, Silvie Luisa (203 Česká republika, domácí) a Michal KOZUBEK (203 Česká republika, garant, domácí).
Vydání 2010. vyd. Freiburg, Germany, PROCEEDINGS OF THE IADIS INTERNATIONAL CONFERENCE COMPUTER GRAPHICS, VISUALIZATION, COMPUTER VISION AND IMAGE PROCESSING 2010, od s. 176-183, 8 s. 2010.
Nakladatel International Association for Development of the Information Society
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Stať ve sborníku
Obor 10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Stát vydavatele Německo
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání tištěná verze "print"
Kód RIV RIV/00216224:14330/10:00067194
Organizační jednotka Fakulta informatiky
ISBN 978-972-8939-22-9
Klíčová slova česky Automatická mikroskopie; fluorescenční mikroskopie; obsahová funkce s více extrémy; pořizování obrazu
Klíčová slova anglicky Automated microscopy; fluorescence microscopy; multimodal content function; image acquisition
Štítky automated microscopy, biomedical image, fluorescence microscopy, information content analysis
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnil: RNDr. Pavel Šmerk, Ph.D., učo 3880. Změněno: 30. 4. 2014 10:38.
Anotace
This paper presents a method that allows for reliable automated acquisition of images in fluorescence microscopy. Specifically, if an image contains more objects that do not lie precisely in one z-plane, traditional methods necessarily fail due to their principle of operation. We take a different approach by reducing the original problem to a set of tasks which can already be easily solved. Namely, we divide the original image into a few subparts and process each of them individually. The results obtained in such a way enable discovering hidden z-planes with rich information content. Our approach therefore outperforms other acquisition methods including manual one. A large part of the paper is devoted to practical examples and suggestions.
Návaznosti
LC535, projekt VaVNázev: Dynamika a organizace chromosomů během buněčného cyklu v normě a patologii
Investor: Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy ČR, Dynamika a organizace chromosomů během buněčného cyklu v normě a patologii
MSM0021622419, záměrNázev: Vysoce paralelní a distribuované výpočetní systémy
Investor: Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy ČR, Vysoce paralelní a distribuované výpočetní systémy
MUNI/A/0914/2009, interní kód MUNázev: Rozsáhlé výpočetní systémy: modely, aplikace a verifikace (Akronym: SV-FI MAV)
Investor: Masarykova univerzita, Rozsáhlé výpočetní systémy: modely, aplikace a verifikace, DO R. 2020_Kategorie A - Specifický výzkum - Studentské výzkumné projekty
2B06052, projekt VaVNázev: Vytipování markerů, screening a časná diagnostika nádorových onemocnění pomocí vysoce automatizovaného zpracování multidimenzionálních biomedicínských obrazů (Akronym: Biomarker)
Investor: Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy ČR, Vytipování markerů, screening a časná diagnostika nádorových onemocnění pomocí vysoce automatizovaného zpracování multidimenzionálních biomedicínských obrazů
VytisknoutZobrazeno: 12. 5. 2024 11:29