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Enregistrement W2107664779 · doi:10.1364/oe.17.004685

Accurate detection and complete tracking of large populations of features in three dimensions

2009· article· en· W2107664779 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueOptics Express · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMaterial Dynamics and Properties
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTracking (education)Particle (ecology)Computer sciencePixelComputer visionArtificial intelligenceAlgorithmOpticsStatistical physicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Localization and tracking of colloidal particles in microscopy images generates the raw data necessary to understand both the dynamics and the mechanical properties of colloidal model systems. Yet, despite the obvious importance of analyzing particle movement in three dimensions (3D), accurate sub-pixel localization of the particles in 3D has received little attention so far. Tracking has been limited by the choice of whether to track all particles in a low-density system, or whether to neglect the most mobile fraction of particles in a dense system. Moreover, assertions are frequently made on the accuracies of methods for locating particles in colloid physics and in biology, and the field of particle locating and tracking can be well-served by quantitative comparison of relative performances. We show that by iterating sub-pixel localization in three dimensions, the centers of particles can be more accurately located in three-dimensions (3D) than with all previous methods by at least half an order of magnitude. In addition, we show that implementing a multi-pass deflation approach, greater fidelity can be achieved in reconstruction of trajectories, once particle positions are known. In general, all future work must defend the accuracy of the particle tracks to be considered reliable. Specifically, other researchers must use the methods presented here (or an alternative whose accuracy can be substantianted) in order for the entire investigation to be considered legitimate, if the basis of the physical argument (in colloids, biology, or any other application) depends on quantitative accuracy of particle positions. We compare our algorithms to other recent and related advances in location/tracking in colloids and in biology, and discuss the relative strengths and weaknesses of all the algorithms in various situations. We carry out performance tests directly comparing the accuracy of our and other 3D methods with simulated data for both location and tracking, and in providing relative performance data, we assess just how accurately software can locate particles. We discuss how our methods, now applied to colloids, could improve the location and tracking of features such as quantum dots in cells.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,223
Score d'incertitude au seuil0,200

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,240 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle