• Medientyp: Sonstige Veröffentlichung; Dissertation; Elektronische Hochschulschrift; E-Book
  • Titel: New Methods to Improve Large-Scale Microscopy Image Analysis with Prior Knowledge and Uncertainty
  • Beteiligte: Stegmaier, Johannes [Verfasser:in]
  • Erschienen: KIT Scientific Publishing, Karlsruhe, 2017-01-01
  • Sprache: Englisch
  • DOI: https://doi.org/10.5445/KSP/1000060221
  • ISBN: 978-3-7315-0590-7
  • Schlagwörter: 3D Bildanalyse ; Software ; 3D Image Analysis ; Entwicklungsbiologie ; DATA processing & computer science ; Data Mining ; Algorithmen ; Developmental Biology ; Algorithms
  • Entstehung:
  • Anmerkungen: Diese Datenquelle enthält auch Bestandsnachweise, die nicht zu einem Volltext führen.
  • Beschreibung: Multidimensional imaging techniques provide powerful ways to examine various kinds of scientific questions. The routinely produced data sets in the terabyte-range, however, can hardly be analyzed manually and require an extensive use of automated image analysis. The present work introduces a new concept for the estimation and propagation of uncertainty involved in image analysis operators and new segmentation algorithms that are suitable for terabyte-scale analyses of 3D+t microscopy images.
  • Zugangsstatus: Freier Zugang
  • Rechte-/Nutzungshinweise: Namensnennung - Weitergabe unter gleichen Bedingungen (CC BY-SA)