细胞分割收藏

最新推荐文章于 2025-06-28 09:21:46 发布
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显微镜图像分析：细胞分割与计数自动化
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07-21 5万+
显微镜图像分析：细胞分割与计数自动化​ ，人工智能，计算机视觉，大模型，AI，在生命科学和医学研究领域，显微镜图像分析是获取细胞信息的重要手段。细胞作为生命活动的基本单位，其形态、数量和分布等信息，对于疾病诊断、药物研发、细胞生物学研究等都有着至关重要的意义。传统的人工细胞分割与计数不仅耗时耗力，还容易因主观因素产生误差。随着计算机技术的飞速发展，细胞分割与计数自动化成为了提高研究效率和准确性的必然趋势。
细胞核图像分割数据集(600张，json格式和coco格式标注)
06-26
其中包括(600张以上的细胞核图像分割数据集，为医疗图像人工智能等从事者提供数据集，包括json格式和coco格式的标注)
【免费下载】 细胞分割经典模型U-Net数据集与模型实现PyTorch代码
gitblog_09721的博客
10-21 1128
细胞分割经典模型U-Net数据集与模型实现PyTorch代码 【下载地址】细胞分割经典模型U-Net数据集与模型实现PyTorch代码 本仓库提供了细胞分割经典模型U-Net的数据集与模型实现的PyTorch代码。U-Net是一种广泛应用于医学图像分割的卷积神经网络模型，尤其在细胞分割任务中表现出色。本资源旨在帮助研究人...
Cellpose项目解析：基于Python的细胞分割算法详解
最新发布
gitblog_00886的博客
06-28 395
Cellpose项目解析：基于Python的细胞分割算法详解 什么是Cellpose？ Cellpose是一个基于Python 3开发的解剖学分割算法，专门用于细胞图像的分割任务。作为一款开源的计算机视觉工具，它能够自动识别和分割显微镜图像中的细胞结构，在生物医学研究领域具有重要应用价值。 核心特性与技术优势 1. 超强泛化能力 最新发布的Cellpose-SAM版本展现了惊人的泛化能力，能够处理...
【亲测免费】 细胞分割数据集介绍
gitblog_06795的博客
05-05 314
细胞分割数据集介绍 【下载地址】细胞分割数据集介绍 探索医学图像分割的理想起点！本细胞分割数据集专为初学者和研究者设计，包含精心标记的测试集和验证集，适合小样本学习场景。数据集聚焦细胞图像，为人工智能CV领域的学习者提供了高质量的模拟实验资源。使用前请确保遵循医学图像处理和隐私保护规范，并正确引用数据来源。无论您是初涉医...
细胞分割数据库-调研
longxiawei的博客
04-23 157
fill:#333;color:#333;color:#333;fill:none;细胞分割的数据库手工标注现成数据库用FIJI分割插件细胞核H&E荧光2.结直肠腺癌的H&E染色组织学图像上皮细胞未找到3.骨肉瘤U2OS细胞癌细胞4.三阴性乳腺癌数据集5.乳腺癌细胞。
第35期 细胞实例分割数据集
weixin_30717635的博客
08-14 268
一、重要性及意义 细胞实例分割是单细胞空间研究的基石，有助于我们更深入地理解健康和疾病状态下的细胞相互作用 通过细胞实例分割，研究人员能够探索正常和病理条件下的细胞如何相互影响，进而增强对基本生物过程的理解。这种理解有助于我们揭示疾病的发病机理，为疾病的预防和治疗提供新的思路。 细胞实例分割在生物学特征分析方面发挥着关键作...
基于Matlab细胞分割计数系统
2301_79810943的博客
05-29 501
一、项目背景与意义细胞计数是生物学研究中一个至关重要的环节，传统的手动计数方式不仅效率低下，而且容易出错。随着图像处理技术的快速发展，自动化细胞计数系统逐渐成为研究的热点。基于Matlab的细胞分割计数系统利用Matlab强大的图像处理和分析能力，能够快速、准确地完成细胞图像的分割和计数，为生物学研究提供有力的技术支持。二、系统设计思路本系统基于数字图像处理技术，通过对细胞图像进行预处理、图像分割、细胞计数等步骤，实现细胞的自动化计数。
基于Matlab的多方法实现细胞分割系统
Q1744828575的博客
06-04 750
一、项目背景与意义在生物学研究中，细胞分割是一个至关重要的环节，它对于细胞计数、形态分析以及后续的生物学实验都具有重要意义。然而，传统的手动细胞分割方法不仅效率低下，而且容易出错。随着计算机视觉和图像处理技术的不断发展，自动化细胞分割系统逐渐成为研究的热点。本项目旨在利用Matlab平台，结合多种图像处理方法，开发一套高效、准确的细胞分割系统，为生物学研究提供有力的技术支持。二、系统设计思路本系统基于数字图像处理技术，通过预处理、图像分割等步骤，实现细胞的自动化分割。
21天精通单细胞数据分析Day01: 单细胞测序简介 （内附 62 页精美 PPT）
公众号/简说基因，知乎/简宝玉
05-30 1516
从今天开始，用 21 天精通单细胞数据分析。我们将理论联系实际，边学边练，本文先从理论开始。https://usegalaxy.cn/training-material/topics/single-cell/tutorials/scrna-intro/slides_ZH-CN.html#1在线 PPT 有更好的阅读体验，请通过上述链接查看。提示：在线阅读，按P显示演讲者提示；方向箭头切换幻灯...
【毕业设计】基于深度学习实现语义分割算法系统 - 机器视觉
09-23 1727
这几年，随着深度学习理论和大规模并行计算设备快速发展，计算机视觉的诸多难点实现了质的突破，包括图像分类叫、目标检测、语义分割等等。其中图像分类和目标检测在各种场景应用中大放光彩。目前最先进网络的准确度已经超过人类。而图像语义分割是一.种语义信息更丰富的视觉识别任务，其主要任务是实现像素级别的分类。图像语义分割示意图如下图所示。图像语义分割技术在实际中有着非常广泛的应用，如自动驾驶、生物医学以及现实增强技术等等。语义分割在自动驾驶的应用： ✍🏻作者简介：机器学习，深度学习，卷积神经网络处理，图像处理 🚀
Breast Cancer Cell Segmentation 乳腺癌细胞分割-数据集
03-12
在该数据集中，有58个H＆E染色的组织病理学图像用于乳腺癌细胞检测，并提供了相关的地面真实数据。 Breast Cancer Cell Segmentation_datasets.txt Breast Cancer Cell Segmentation_datasets.zip
带mask的血细胞分割数据集2656 张
07-11
总共有 2656 张图像可用。1328 个原始血细胞图像以及 1328 个相应的掩膜图像。其中训练集和测试集分别分为 1169 张图像和 159 张图像。
ISBI2012细胞膜分割数据集
06-06
ISBI2012细胞膜分割数据集
对细胞图像的分割切片
03-22
本代码包里包含了一个关于细胞分割的项目作业，供大家学习参考
Python分水岭细胞图像分割
04-14
通过分水岭算法分割细胞图像的python实现，可以直接使用，需要安装有openCV、mahotas、numpy、matplotlib包，然后python的版本最好是3.x，容易看不懂的地方都加了注释。
R语言分类回归决策树交互式修剪和更美观地可视化分析细胞图像分割数据集
大数据部落
01-08 1407
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24956 原文出处：拓端数据部落公众号 绘制分类或回归树的基本方法的 rpart() 函数只是调用 plot。然而，总的来说，结果并不漂亮。事实证明，一段时间以来，有一种更好的方法来绘制 rpart() 树。 我们可以大概浏览下如何实现，并且进一步研究。 # 绘制分类树图 library(rpart) # 流行的决策树算法 library(party) # 替代决策树算法 library(partykit) # 将rpart对象转换为二.
yolov8 细胞分割数据集准备及训练
weixin_42357472的博客
12-26 1007
下载：https://universe.roboflow.com/motherson-hm/5-part-diff。500来张，5个类别（嗜碱性细胞、嗜酸细胞、淋巴细胞、单核细胞、中性粒细胞）seg_data.yaml （与检测格式一样）在runs/segment/train/下。与检测类似，就是坐标分割有多个。下图是混淆矩阵与loss等指标。相比检测多了mask相关指标。
Python小项目：利用 U-net 完成细胞图像分割
蓝色是天的博客
03-21 9274
在这篇文章中，我们深入探索了 U-net 细胞分割项目的关键。通过介绍实验目的、数据集和所需技术，我们详细解释了 U-net 在生物医学图像分割中的作用。通过示例代码，我们展示了如何加载、预处理数据，构建并训练 U-net 模型。最终，我们展示了 U-net 在细胞图像分割中的效果，突显了其重要性和实际应用。这个项目为生物医学领域的研究和诊断提供了有力工具，同时也鼓励更多人参与，为医学科学进步贡献力量。
python机器学习软件包
08-15
回答: 有几个常用的Python机器学习软件包可以使用，包括PyBrain、Numpy、OpenCV、Ilastik和Scikit-learn。PyBrain是一个模块化的机器学习库，提供了强大的算法来测试和比较机器学习任务。Numpy是一个常用的科学计算库，用于高效处理数值计算。OpenCV是一个用于计算机视觉和图像处理的开源库，可以用于图像分析和处理。Ilastik是一个基于机器学习的生物信息图像分析工具，可以用于细胞分割、分类和跟踪等任务。Scikit-learn是一个机器学习的Python库，提供了各种机器学习算法和工具。以上这些软件包都可以根据具体需求选择使用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [推荐收藏！Python 机器学习最常打交道的37款工具包](https://blog.youkuaiyun.com/lsxxx2011/article/details/125827239)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]
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