Identifikační kód | RIV/00216224:14330/12:00057285 |
Název v anglickém jazyce | Generation of Synthetic Image Datasets for Time-Lapse Fluorescence Microscopy |
Druh | D - Článek ve sborníku |
Jazyk | eng - angličtina |
Obor - skupina | J - Průmysl |
Obor | JD - Využití počítačů, robotika a její aplikace |
Rok uplatnění | 2012 |
Kód důvěrnosti údajů | S - Úplné a pravdivé údaje o výsledku nepodléhající ochraně podle zvláštních právních předpisů. |
Počet výskytů výsledku | 2 |
Počet tvůrců celkem | 2 |
Počet domácích tvůrců | 2 |
Výčet všech uvedených jednotlivých tvůrců | David Svoboda (státní příslušnost: CZ - Česká republika, domácí tvůrce: A, vedidk: 6056229) Vladimír Ulman (státní příslušnost: CZ - Česká republika, domácí tvůrce: A, vedidk: 9238174) |
Popis výsledku v anglickém jazyce | In the field of biomedical image analysis, motion tracking and segmentation algorithms are important tools for time-resolved analysis of cell characteristics, events, and tracking. There are many algorithms in everyday use. Nevertheless, most of them isnot properly validated as the ground truth (GT), which is a very important tool for the verification of image processing algorithms, is not naturally available. Many algorithms in this field of study are, therefore, validated only manually by an human expert. This is usually difficult, cumbersome and time consuming task, especially when single 3D image or even 3D image sequence is considered. In this paper, we have proposed a technique that generates time-lapse sequences of fully 3D synthetic image datasets. It includes generating shape, structure, and also motion of selected biological objects. The corresponding GT data is generated as well. The technique is focused on the generation of synthetic objects at various scales. |
Klíčová slova oddělená středníkem | Simulation; Optical flow; 3D image sequences; Fluorescence optical microscopy |
Stránka www, na které se nachází výsledek | - |
DOI výsledku | 10.1007/978-3-642-31298-4_56 |