Improving deep learning-based segmentation of diatoms in gigapixel-sized virtual slides by object-based tile positioning and object integrity constraint.

Kloster, Michael; Burfeid-Castellanos, Andrea M; Langenkämper, Daniel; Nattkemper, Tim W; Beszteri, Bánk

Kloster, Michael; Burfeid-Castellanos, Andrea M; Langenkämper, Daniel; Nattkemper, Tim W; Beszteri, Bánk.

Afiliación

Kloster M; Department of Phycology, Faculty of Biology, University of Duisburg-Essen, Essen, Germany.
Burfeid-Castellanos AM; Department of Phycology, Faculty of Biology, University of Duisburg-Essen, Essen, Germany.
Langenkämper D; Biodata Mining Group, Faculty of Technology, Bielefeld University, Bielefeld, Germany.
Nattkemper TW; Biodata Mining Group, Faculty of Technology, Bielefeld University, Bielefeld, Germany.
Beszteri B; Department of Phycology, Faculty of Biology, University of Duisburg-Essen, Essen, Germany.

PLoS One ; 18(2): e0272103, 2023.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-36827378

Asunto(s)

Aprendizaje Profundo; Diatomeas; Microscopía; Procesamiento de Imagen Asistido por Computador/métodos

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Banco de datos: MEDLINE Asunto principal: Diatomeas / Aprendizaje Profundo Tipo de estudio: Clinical_trials Idioma: En Revista: PLoS One Asunto de la revista: CIENCIA / MEDICINA Año: 2023 Tipo del documento: Article País de afiliación: Alemania

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