Tubular Network Formation Process Using 3D Cellular Potts Model
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216224%3A14330%2F18%3A00101094" target="_blank" >RIV/00216224:14330/18:00101094 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-00536-8_10" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-00536-8_10</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-00536-8_10" target="_blank" >10.1007/978-3-030-00536-8_10</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Tubular Network Formation Process Using 3D Cellular Potts Model
Popis výsledku v původním jazyce
The simulations in biomedical imaging serve when the real image data are difficult to be annotated or if they are of limited quantity. An increasing capability of contemporary computers allows to model and simulate complex shapes and dynamic processes. In this paper, we introduce a new model that describes the formation process of a complex tubular network of endothelial cells in 3D. This model adopts the fundamentals of cellular Potts model. The generated network of endothelial cells imitates the structure and behavior that can be observed in real microscopy images. The generated data may serve as a benchmark dataset for newly designed tracking algorithms. Last but not least, the observation of both real and synthetic time-lapse sequences may help the biologists to better understand and model the dynamic processes that occur in live cells.
Název v anglickém jazyce
Tubular Network Formation Process Using 3D Cellular Potts Model
Popis výsledku anglicky
The simulations in biomedical imaging serve when the real image data are difficult to be annotated or if they are of limited quantity. An increasing capability of contemporary computers allows to model and simulate complex shapes and dynamic processes. In this paper, we introduce a new model that describes the formation process of a complex tubular network of endothelial cells in 3D. This model adopts the fundamentals of cellular Potts model. The generated network of endothelial cells imitates the structure and behavior that can be observed in real microscopy images. The generated data may serve as a benchmark dataset for newly designed tracking algorithms. Last but not least, the observation of both real and synthetic time-lapse sequences may help the biologists to better understand and model the dynamic processes that occur in live cells.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/GA17-05048S" target="_blank" >GA17-05048S: Segmentace a trekování živých buněk v multimodálních obrazech</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2018
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Simulation and Synthesis in Medical Imaging
ISBN
9783030005351
ISSN
0302-9743
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
10
Strana od-do
90-99
Název nakladatele
Springer
Místo vydání
Neuveden
Místo konání akce
Granada, Španělsko
Datum konání akce
16. 9. 2018
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
000477752900010