利用多级星形最优分割估算天然橡胶膜中掺入金纳米颗粒的浓度
计算机视觉与模式识别
2017-06-14 v1
摘要
本研究整合了多级星形分割（MLSS）和多级星形最优分割（MLSOS），这两种是利用星形小波细节级别分离输入图像中感兴趣区域的显微照片分割技术。利用多级星形分割可获得多个分割级别；随后，使用 Matthews 相关系数（MCC）选择最优分割级别，从而形成多级星形最优分割。在本文中，MLSOS 被用于估算直径约为 47 nm 的金纳米颗粒在天然橡胶膜上还原后的浓度。这些样本被用于构建 SERS/SERRS 基底，并研究掺入金纳米颗粒的天然橡胶膜对巴西利什曼原虫生理学的影响。精确率、召回率和准确率被用于评估分割性能，MLSOS 在此应用中的准确率超过 88%。
引用
@article{arxiv.1610.08436,
title = {Estimating the concentration of gold nanoparticles incorporated on Natural Rubber membranes using Multi-Level Starlet Optimal Segmentation},
author = {Alexandre Fioravante de Siqueira and Flávio Camargo Cabrera and Aylton Pagamisse and Aldo Eloizo Job},
journal= {arXiv preprint arXiv:1610.08436},
year = {2017}
}
备注
22 pages, 8 figures