Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

On semiautomatic estimation of surface area

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F13%3A10139015" target="_blank" >RIV/00216208:11320/13:10139015 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://dx.doi.org/10.1111/jmi.12030" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1111/jmi.12030</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1111/jmi.12030" target="_blank" >10.1111/jmi.12030</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    On semiautomatic estimation of surface area

  • Popis výsledku v původním jazyce

    In this paper, we propose a semiautomatic procedure for estimation of particle surface area. It uses automatic segmentation of the boundaries of the particle sections and applies different estimators depending on whether the segmentation was judged by asupervising expert to be satisfactory. If the segmentation is correct the estimate is computed automatically, otherwise the expert performs the necessary measurements manually. In case of convex particles we suggest to base the semiautomatic estimation on the so-called flower estimator, a new local stereological estimator of particle surface area. For convex particles, the estimator is equal to four times the area of the support set (flower set) of the particle transect. We study the statistical properties of the flower estimator and compare its performance to that of two discretizations of the flower estimator, namely the pivotal estimator and the surfactor. For ellipsoidal particles, it is shown that the flower estimator is equal to t

  • Název v anglickém jazyce

    On semiautomatic estimation of surface area

  • Popis výsledku anglicky

    In this paper, we propose a semiautomatic procedure for estimation of particle surface area. It uses automatic segmentation of the boundaries of the particle sections and applies different estimators depending on whether the segmentation was judged by asupervising expert to be satisfactory. If the segmentation is correct the estimate is computed automatically, otherwise the expert performs the necessary measurements manually. In case of convex particles we suggest to base the semiautomatic estimation on the so-called flower estimator, a new local stereological estimator of particle surface area. For convex particles, the estimator is equal to four times the area of the support set (flower set) of the particle transect. We study the statistical properties of the flower estimator and compare its performance to that of two discretizations of the flower estimator, namely the pivotal estimator and the surfactor. For ellipsoidal particles, it is shown that the flower estimator is equal to t

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

  • CEP obor

    BA - Obecná matematika

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/GAP201%2F10%2F0472" target="_blank" >GAP201/10/0472: Stochastická geometrie - nehomogenita, kótování, dynamika a stereologie</a><br>

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2013

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Journal of Microscopy

  • ISSN

    0022-2720

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    250

  • Číslo periodika v rámci svazku

    2

  • Stát vydavatele periodika

    GB - Spojené království Velké Británie a Severního Irska

  • Počet stran výsledku

    16

  • Strana od-do

    142-157

  • Kód UT WoS článku

    000317434700008

  • EID výsledku v databázi Scopus