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Biology

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Volume di segmentazione e analisi dei materiali biologici utilizzando SuRVoS (Super regione Volume segmentazione) Workbench

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•

11:38 min

•

August 23rd, 2017

DOI :

10.3791/56162-v

August 23rd, 2017

•

Michele C. Darrow¹, Imanol Luengo¹^,², Mark Basham¹, Matthew C. Spink¹, Sarah Irvine¹, Andrew P. French², Alun W. Ashton¹, Elizabeth M.H. Duke¹

¹Science Division, Harwell Science and Innovation Campus, Diamond Light Source, ²School of Computer Science, University of Nottingham

Riepilogo

La segmentazione di dati tridimensionali da molte tecniche di imaging è un serio ostacolo nell'analisi dei sistemi biologici complessi. Qui, descriviamo l'uso di SuRVoS Workbench per semi-automaticamente i dati volumetrici del segmento a varie scale di lunghezza utilizzando i set di dati di esempio da cryo-elettrone tomografia, tomografia a raggi x molle cryo e tecniche di tomografia a raggi x di fase contrasto.

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Protocollo di base

tomografia elettronica di Cryo

Cryo Soft x ray Tomography

tomografia a raggi x contrasto fase

Machine Learning

SuRVoS Workbench

Capitoli in questo video

0:05

Title

0:53

Preparing the Workplace, Data Representation, and Generating Appropriate Super-regions

3:19

Introduction to Annotation

4:12

Segmentation Using Model Training

5:41

Segmentation Using Super-regions

6:42

Classifiction and Analysis of Data Objects Based on Inherent Characteristics

9:00

Results: Model Training, Super-region Segmentation, and Label Splitting Using the SuRVoS Workbench

10:55

Conclusion

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