論文の概要: A Comprehensive Survey with Quantitative Comparison of Image Analysis
Methods for Microorganism Biovolume Measurements
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.09020v1
- Date: Fri, 18 Feb 2022 04:58:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-02-21 20:50:35.742384
- Title: A Comprehensive Survey with Quantitative Comparison of Image Analysis
Methods for Microorganism Biovolume Measurements
- Title(参考訳): 微生物バイオボリューム測定のための画像解析手法の定量的比較による包括的調査
- Authors: Jiawei Zhang, Chen Li, Md Mamunur Rahaman, Yudong Yao, Pingli Ma,
Jinghua Zhang, Xin Zhao, Tao Jiang, Marcin Grzegorzek
- Abstract要約: 微生物は工業生産、バイオテクノロジー、食品安全試験においてますます重要な役割を担っている。
従来の手動測定手法は時間を要するものであり、その特性を正確に測定することは困難である。
デジタル画像処理技術の発展により、微生物集団の特性を検出し定量化することができる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 26.935836204724257
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: With the acceleration of urbanization and living standards, microorganisms
play increasingly important roles in industrial production, bio-technique, and
food safety testing. Microorganism biovolume measurements are one of the
essential parts of microbial analysis. However, traditional manual measurement
methods are time-consuming and challenging to measure the characteristics
precisely. With the development of digital image processing techniques, the
characteristics of the microbial population can be detected and quantified. The
changing trend can be adjusted in time and provided a basis for the
improvement. The applications of the microorganism biovolume measurement method
have developed since the 1980s. More than 60 articles are reviewed in this
study, and the articles are grouped by digital image segmentation methods with
periods. This study has high research significance and application value, which
can be referred to microbial researchers to have a comprehensive understanding
of microorganism biovolume measurements using digital image analysis methods
and potential applications.
- Abstract(参考訳): 都市化と生活水準の加速により、微生物は産業生産、バイオテクノロジー、食品安全試験においてますます重要な役割を担っている。
微生物の生物体積測定は微生物分析の重要な部分の一つである。
しかし,従来の手動測定手法は時間を要するため,その特性を正確に測定することは困難である。
デジタル画像処理技術の発展により、微生物集団の特性を検出し定量化することができる。
変化傾向は時間とともに調整でき、改善の基盤を提供する。
微生物バイオボリューム計測法の応用は1980年代から進んでいる。
本研究では,60以上の論文をレビューし,その論文をデジタル画像分割法で周期的に分類した。
本研究は, 微生物研究者がデジタル画像解析法と潜在的応用を用いて微生物の生物体積測定を包括的に理解するために, 高い研究意義と応用価値を有する。
関連論文リスト
- Style transfer between Microscopy and Magnetic Resonance Imaging via
Generative Adversarial Network in small sample size settings [49.84018914962972]
磁気共鳴イメージング(MRI)のクロスモーダル増強と、同じ組織サンプルに基づく顕微鏡イメージングが期待できる。
コンディショナル・ジェネレーティブ・逆境ネットワーク (cGAN) アーキテクチャを用いて, コーパス・カロサムのMRI画像から顕微鏡組織像を生成する方法を検討した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-16T13:58:53Z) - Automatically Predict Material Properties with Microscopic Image Example
Polymer Compatibility [94.40113383292139]
機械学習を用いたコンピュータ画像認識は、人工判定の欠陥を補うことができる。
畳み込みニューラルネットワークとトランスファーラーニング手法を用いて、自動誤認認識を実現する。
提案手法は, 各種材料の微細構造と物性の定量的評価に広く応用できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-22T07:51:32Z) - Machine learning in bioprocess development: From promise to practice [58.720142291102135]
機械学習(ML)アプローチのようなデータ駆動の手法は、大きな設計空間を合理的に探索する可能性が高い。
本研究の目的は,これまでのバイオプロセス開発におけるML手法の適用例を示すことである。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-04T13:48:59Z) - Deep Learning and Computer Vision Techniques for Microcirculation
Analysis: A Review [0.688204255655161]
微小循環画像の解析は、敗血症のような生命を脅かす病気の早期の兆候を明らかにする可能性がある。
微小循環画像における毛細血管密度と毛細血管分布の定量化は、重篤な患者を支援する生物学的マーカーとして用いられる。
様々な性能のコンピュータビジョン技術を用いて、これらの微小循環画像の解析を自動化することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-11T13:34:01Z) - Video-based Facial Micro-Expression Analysis: A Survey of Datasets,
Features and Algorithms [52.58031087639394]
マイクロ表現は不随意かつ過渡的な表情である。
嘘検出や犯罪検出など、幅広い応用において重要な情報を提供することができる。
マイクロ表現は過渡的で低強度であるため、検出と認識は困難であり、専門家の経験に大きく依存する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-30T05:14:13Z) - OCTAVA: an open-source toolbox for quantitative analysis of optical
coherence tomography angiography images [0.2621533844622817]
ユーザフレンドリーでオープンソースのツールボックスOCTAVAを報告し、OCTA最大強度投影画像の事前処理、セグメンテーション、定量的解析を自動化する。
市販・非商用機器およびサンプルのOCTA画像の定量的解析を行い、OCTAVAが微小血管のキャラクタリゼーションの指標を正確に再現可能であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-04T10:11:42Z) - A State-of-the-art Survey of Object Detection Techniques in
Microorganism Image Analysis: from Traditional Image Processing and Classical
Machine Learning to Current Deep Convolutional Neural Networks and Potential
Visual Transformers [19.612485200561455]
微生物は人間の生活に重要な役割を果たします。
そのため、微生物検出は人間にとって非常に重要である。
従来の微視的検出法では, 長い検出サイクル, 低い検出精度, 稀な微生物の検出が困難である。
コンピュータ画像解析は微生物の高精度・高効率検出を実現することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-07T10:18:17Z) - Towards an Automatic Analysis of CHO-K1 Suspension Growth in
Microfluidic Single-cell Cultivation [63.94623495501023]
我々は、人間の力で抽象化されたニューラルネットワークをデータレベルで注入できる新しい機械学習アーキテクチャを提案する。
具体的には、自然データと合成データに基づいて生成モデルを同時に訓練し、細胞数などの対象変数を確実に推定できる共有表現を学習する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-20T08:36:51Z) - Inferring Microbial Biomass Yield and Cell Weight using Probabilistic
Macrochemical Modeling [0.0]
微生物学研究において、微生物種が環境の変化にどのように反応するかを理解するために、成長速度とバイオマス収量が重要な記述子である。
細胞数からバイオマスを推定し、収穫量を評価するために必要となるように、仮定された細胞重量に依存する。
これらの仮定に対するノイズと不一致は、微生物の反応に関する結論に大きな変化をもたらす可能性がある。
本稿では,微生物成長の確率論的マクロケミカルモデルを用いて,これらの課題に対処する手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-06T14:23:21Z) - GraphKKE: Graph Kernel Koopman Embedding for Human Microbiome Analysis [0.2752817022620644]
時間進化グラフの埋め込みを学習する手法を提案する。
提案手法は,生成した合成データと実世界のデータの両方において,時間進化グラフの一時的な変化を捉えることができることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-12T10:57:02Z) - Machine Learning in Nano-Scale Biomedical Engineering [77.75587007080894]
ナノスケールバイオメディカルエンジニアリングにおける機械学習の利用に関する既存の研究について概説する。
ML問題として定式化できる主な課題は、3つの主要なカテゴリに分類される。
提示された方法論のそれぞれについて、その原則、応用、制限に特に重点を置いている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-05T15:45:54Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。