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”

ImageJ plugin for the Snell segmentation method

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985556%3A_____%2F14%3A00438902" target="_blank" >RIV/67985556:_____/14:00438902 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    ImageJ plugin for the Snell segmentation method

  • Popis výsledku v původním jazyce

    For image segmentation in the bioimaging field, the Otsu thresholding algorithm is very often the algorithm of choice. It's simple and fast algorithm. The drwaback of this algorithm is that it does not account for the image contents, and, in the bioimaging context, it often sets the threshold too high. In result, the contours of the resulting binary objects do not fully cover the original objects. An alternative option is represented by algorithms based on iterative optimization, such as the active contours, deformable models, etc. These algorithms are iterative and possibly rather computationally expensive. An interesting trade-off between the two approaches has been described in Snell et al: Segmentation and shape classification of nuclei in DAPI images. This method uses cost function that relates to the quality of resulting boundary. In the poster, an implementation of the Snell algorithm in the form of an ImageJ plugin was presented.

  • Název v anglickém jazyce

    ImageJ plugin for the Snell segmentation method

  • Popis výsledku anglicky

    For image segmentation in the bioimaging field, the Otsu thresholding algorithm is very often the algorithm of choice. It's simple and fast algorithm. The drwaback of this algorithm is that it does not account for the image contents, and, in the bioimaging context, it often sets the threshold too high. In result, the contours of the resulting binary objects do not fully cover the original objects. An alternative option is represented by algorithms based on iterative optimization, such as the active contours, deformable models, etc. These algorithms are iterative and possibly rather computationally expensive. An interesting trade-off between the two approaches has been described in Snell et al: Segmentation and shape classification of nuclei in DAPI images. This method uses cost function that relates to the quality of resulting boundary. In the poster, an implementation of the Snell algorithm in the form of an ImageJ plugin was presented.

Klasifikace

  • Druh

    O - Ostatní výsledky

  • CEP obor

    JC - Počítačový hardware a software

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/TA01010931" target="_blank" >TA01010931: Systém pro podporu vyhodnocování metody FISH</a><br>

  • Návaznosti

    I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2014

  • Kód důvěrnosti údajů

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