論文の概要: Image Trinarization Using a Partial Differential Equations: A Novel
Approach to Automatic Sperm Image Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.11927v1
- Date: Tue, 24 May 2022 09:38:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-26 03:17:28.188627
- Title: Image Trinarization Using a Partial Differential Equations: A Novel
Approach to Automatic Sperm Image Analysis
- Title（参考訳）: 部分微分方程式を用いた画像トリナライゼーション:自動精子画像解析への新しいアプローチ
- Authors: B. A. Jacobs
- Abstract要約: 本稿では,精子画像の領域分類を実世界に適用した画像トリナライゼーションの新たなアプローチについて検討する。
提案手法は、非線形ソース項を持つ拡散方程式を設計し、3つの定常状態を示す。
提案手法の性能は,標準画像クラスタリング/セグメンテーション法と比較し,高い有効性を示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Partial differential equations have recently garnered substantial attention
as an image processing framework due to their extensibility, the ability to
rigorously engineer and analyse the governing dynamics as well as the ease of
implementation using numerical methods. This paper explores a novel approach to
image trinarization with a concrete real-world application of classifying
regions of sperm images used in the automatic analysis of sperm morphology. The
proposed methodology engineers a diffusion equation with non-linear source
term, exhibiting three steady-states. The model is implemented as an image
processor using a standard finite difference method to illustrate the efficacy
of the proposed approach. The performance of the proposed approach is
benchmarked against standard image clustering/segmentation methods and shown to
be highly effective.
- Abstract（参考訳）: 偏微分方程式は、その拡張性、制御力学を厳密に設計し分析する能力、数値的手法による実装の容易さなどにより、画像処理フレームワークとしてかなりの注目を集めている。
本稿では,精子形態の自動解析に使用される精子画像の領域分類を具体的実世界に適用し,画像のトリナライゼーションに対する新しいアプローチについて検討する。
提案手法は,3つの定常状態を示す非線形ソース項を持つ拡散方程式を考案する。
このモデルは,標準有限差分法を用いて画像処理として実装され,提案手法の有効性を示す。
提案手法の性能は,標準画像クラスタリング/セグメンテーション法と比較し,高い有効性を示した。
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