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A deep learning-based algorithm for 2-D cell segmentation in microscopy images

机译:基于深度学习的显微镜图像二维细胞分割算法

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摘要

BackgroundAutomatic and reliable characterization of cells in cell cultures is key to several applications such as cancer research and drug discovery. Given the recent advances in light microscopy and the need for accurate and high-throughput analysis of cells, automated algorithms have been developed for segmenting and analyzing the cells in microscopy images. Nevertheless, accurate, generic and robust whole-cell segmentation is still a persisting need to precisely quantify its morphological properties, phenotypes and sub-cellular dynamics.
机译:背景技术细胞培养中细胞的自动可靠表征是癌症研究和药物发现等多种应用的关键。考虑到光学显微镜的最新进展以及对细胞进行精确和高通量分析的需求,已经开发了用于在显微镜图像中分割和分析细胞的自动化算法。然而,准确,通用和鲁棒的全细胞分割仍然是精确量化其形态学特性,表型和亚细胞动力学的持续需求。

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