Bio-Volumentations: A Python library for augmentation of volumetric image sequences
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216224%3A14330%2F25%3A00140987" target="_blank" >RIV/00216224:14330/25:00140987 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="http://dx.doi.org/10.1016/j.softx.2025.102151" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1016/j.softx.2025.102151</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1016/j.softx.2025.102151" target="_blank" >10.1016/j.softx.2025.102151</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Bio-Volumentations: A Python library for augmentation of volumetric image sequences
Popis výsledku v původním jazyce
Data augmentation is a widely used technique to increase generalization ability of deep learning models, especially when dealing with sparse training data. It is also crucial in biomedical applications, where annotated images are extremely rare due to high image dimensionality and expensive data acquisition processes. However, existing image augmentation toolboxes are not suitable for biomedical applications: they usually only support low-dimensional images or very few annotation types. To address this issue, we developed Bio-Volumentations-a Python library for transforming multidimensional biomedical images with image- and point-based annotations. Thanks to its universality, user-friendly interface, and independence of deep learning toolboxes, it facilitates efficient data preprocessing and augmentation in various computer vision tasks.
Název v anglickém jazyce
Bio-Volumentations: A Python library for augmentation of volumetric image sequences
Popis výsledku anglicky
Data augmentation is a widely used technique to increase generalization ability of deep learning models, especially when dealing with sparse training data. It is also crucial in biomedical applications, where annotated images are extremely rare due to high image dimensionality and expensive data acquisition processes. However, existing image augmentation toolboxes are not suitable for biomedical applications: they usually only support low-dimensional images or very few annotation types. To address this issue, we developed Bio-Volumentations-a Python library for transforming multidimensional biomedical images with image- and point-based annotations. Thanks to its universality, user-friendly interface, and independence of deep learning toolboxes, it facilitates efficient data preprocessing and augmentation in various computer vision tasks.
Klasifikace
Druh
J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science
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/GA21-20374S" target="_blank" >GA21-20374S: Segmentace a sledování buněk se složitým tvarem</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach<br>I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace
Ostatní
Rok uplatnění
2025
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
SOFTWAREX
ISSN
2352-7110
e-ISSN
2352-7110
Svazek periodika
30
Číslo periodika v rámci svazku
102151
Stát vydavatele periodika
NL - Nizozemsko
Počet stran výsledku
6
Strana od-do
1-6
Kód UT WoS článku
001483646900001
EID výsledku v databázi Scopus
2-s2.0-105002139478