荧光标记显微镜图像中蛋白质的自动3D目标检测与空间统计分析
计算机视觉与模式识别
2016-01-07 v1
摘要
由于手动目标检测非常不准确且耗时，近年来已开发了一些自动目标检测工具。目前，还没有可用的图像分析软件能提供普遍适用的3D焦点自动、客观评估。复杂性源于离散的焦点彼此非常接近甚至接触，此外它们大小可变且信噪比可变，并且必须在3D中完全分析。因此我们引入3D-OSCOS（基于空间统计的3D目标分割与共定位分析）算法，其作为用户友好的工具箱实现，用于交互式检测3D目标和可视化标记图像。
引用
@article{arxiv.1601.01216,
title = {Automatic 3D object detection of Proteins in Fluorescent labeled microscope images with spatial statistical analysis},
author = {Ramin Norousi and Volker J. Schmid},
journal= {arXiv preprint arXiv:1601.01216},
year = {2016}
}