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”

Bio-Volumentations

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216224%3A14330%2F25%3A00142429" target="_blank" >RIV/00216224:14330/25:00142429 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://doi.org/10.1016/j.softx.2025.102151" target="_blank" >https://doi.org/10.1016/j.softx.2025.102151</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Bio-Volumentations

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Bio-Volumentations is an image augmentation and preprocessing package for 3D (volumetric), 4D (time-lapse volumetric or multi-channel volumetric), and 5D (time-lapse multi-channel volumetric) biomedical images and their annotations. It is a handy tool for image manipulation in machine learning applications. The library can transform 3D to 5D images with image-based and point-based annotations, gives you fine-grained control over the transformation pipelines, and can be used with any major Python deep learning library (including PyTorch, PyTorch Lightning, TensorFlow, and Keras) in a wide range of applications including classification, object detection, semantic &amp; instance segmentation, and object tracking.

  • Název v anglickém jazyce

    Bio-Volumentations

  • Popis výsledku anglicky

    Bio-Volumentations is an image augmentation and preprocessing package for 3D (volumetric), 4D (time-lapse volumetric or multi-channel volumetric), and 5D (time-lapse multi-channel volumetric) biomedical images and their annotations. It is a handy tool for image manipulation in machine learning applications. The library can transform 3D to 5D images with image-based and point-based annotations, gives you fine-grained control over the transformation pipelines, and can be used with any major Python deep learning library (including PyTorch, PyTorch Lightning, TensorFlow, and Keras) in a wide range of applications including classification, object detection, semantic &amp; instance segmentation, and object tracking.

Klasifikace

  • Druh

    R - Software

  • 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

    Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

  • 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

  • Interní identifikační kód produktu

    1.3.2

  • Technické parametry

    Veřejně dostupný open-source software vydaný pod MIT License

  • Ekonomické parametry

    Negeneruje žádný příjem

  • IČO vlastníka výsledku

    00216224

  • Název vlastníka

    Masarykova univerzita