Volume processing of fluorescent laser confocal microscopic cellular images
Notice bibliographique
Résumé
The advents of light microscope techniques, together with advances in fluorescent labeling technologies, have revolutionized the study of cellular processes.Confocal microscopy has become a pivotal tool that has greatly impacted biological research at cellular and sub-cellular levels.It offers several advantages over conventional optical microscopy.However, several unique characteristics of confocal datasets pose serious challenges such as the noise and artifacts developed with confocal images and the intensity attenuation problem due to low axial resolution and light decay with depth.Currently, image processing, modeling, visualization and analysis on confocal microscopic datasets are, however, still done in 2D.In the case of traditional 2D sliceby-slice image processing strategy for the volumetric datasets, the image slices are analyzed only in the 2D plane where as the cross slice details (z axis) got ignored.On the other hand, volumetric image processing usually takes into consideration the interslice information and also preserves image structures across slices.Hence, instead of using 2D slice-by-slice strategy, treating confocal scanned volumes as a whole has its advantages.In this report, we provide a detailed literature study on various imageprocessing algorithms for confocal cellular image datasets.Our main goal of this research is to develop novel algorithms for 3D image processing methods for confocal cellular image enhancement, object feature extraction and subsequent volume visualization in an interactive and immersive VR environment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».