論文の概要: Nano1D: An accurate Computer Vision model for segmentation and analysis
of low-dimensional objects
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.15319v2
- Date: Sat, 19 Aug 2023 14:06:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-22 23:13:01.750359
- Title: Nano1D: An accurate Computer Vision model for segmentation and analysis
of low-dimensional objects
- Title（参考訳）: Nano1D:低次元物体のセグメンテーションと解析のための高精度コンピュータビジョンモデル
- Authors: Ehsan Moradpur-Tari (1), Sergei Vlassov (1,2), Sven Oras (1,2), Mart
Ernits (1), Elyad Damerchi (1), Andreas Kyritsakis (1), and Veronika Zadin
(1)
- Abstract要約: モデルはAgナノワイヤ上でテストされ、セグメント化に成功し、それらの幾何学的特性を解析する。
モデルの主な強みは、重なり合うオブジェクトを99%以上の精度で分割して解析できることである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Microscopy images are usually analyzed qualitatively or manually and there is
a need for autonomous quantitative analysis of objects. In this paper, we
present a physics-based computational model for accurate segmentation and
geometrical analysis of one-dimensional irregular and deformable objects from
microscopy images. This model, named Nano1D, has four steps of preprocessing,
segmentation, separating overlapped objects and geometrical measurements. The
model is tested on Ag nanowires, and successfully segments and analyzes their
geometrical characteristics including length, width and distributions. The
function of the algorithm is not undermined by the size, number, density,
orientation and overlapping of objects in images. The main strength of the
model is shown to be its ability to segment and analyze overlapping objects
successfully with more than 99% accuracy, while current machine learning and
computational models suffer from inaccuracy and inability to segment
overlapping objects. Nano1D can analyze one-dimensional (1D) nanoparticles
including nanowires, nanotubes, nanorods in addition to other 1D features of
microstructures like microcracks, dislocations etc.
- Abstract（参考訳）: 顕微鏡画像は通常、質的または手作業で分析され、物体の自律的定量分析が必要となる。
本稿では,顕微鏡画像からの1次元不規則および変形可能な物体の正確なセグメンテーションと幾何解析のための物理計算モデルを提案する。
このモデルはNano1Dと呼ばれ、前処理、セグメンテーション、重なり合う物体と幾何学的測定の4つのステップを持つ。
このモデルはAgナノワイヤ上でテストされ、長さ、幅、分布などの幾何学的特性をセグメント化して解析することに成功した。
アルゴリズムの機能は、画像内のオブジェクトのサイズ、数、密度、方向、重なりによって損なわれない。
モデルの主な強みは、重なり合うオブジェクトを99%以上の精度でセグメント化および解析し、一方、現在の機械学習と計算モデルは、重なり合うオブジェクトをセグメント化できない不正確さに悩まされている。
Nano1Dは、ナノワイヤ、ナノチューブ、ナノロッドを含む1次元(1D)ナノ粒子を分析できる。
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