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Machine Learning: Advanced Image Segmentation Using ilastik.
Kreshuk, Anna; Zhang, Chong.
Afiliación
  • Kreshuk A; EMBL, Heidelberg, Germany.
  • Zhang C; BCN-MedTech, DTIC, Universitat Pompeu Fabra, Barcelona, Spain. chong.zhang.cz@gmail.com.
Methods Mol Biol ; 2040: 449-463, 2019.
Article en En | MEDLINE | ID: mdl-31432492
Segmentation is one of the most ubiquitous problems in biological image analysis. Here we present a machine learning-based solution to it as implemented in the open source ilastik toolkit. We give a broad description of the underlying theory and demonstrate two workflows: Pixel Classification and Autocontext. We illustrate their use on a challenging problem in electron microscopy image segmentation. After following this walk-through, we expect the readers to be able to apply the necessary steps to their own data and segment their images by either workflow.
Asunto(s)
Palabras clave

Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Banco de datos: MEDLINE Asunto principal: Procesamiento de Imagen Asistido por Computador / Programas Informáticos / Aprendizaje Automático Límite: Animals Idioma: En Revista: Methods Mol Biol Asunto de la revista: BIOLOGIA MOLECULAR Año: 2019 Tipo del documento: Article País de afiliación: Alemania

Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Banco de datos: MEDLINE Asunto principal: Procesamiento de Imagen Asistido por Computador / Programas Informáticos / Aprendizaje Automático Límite: Animals Idioma: En Revista: Methods Mol Biol Asunto de la revista: BIOLOGIA MOLECULAR Año: 2019 Tipo del documento: Article País de afiliación: Alemania