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Multidimensional imaging techniques provide powerful ways to examine various kinds of scientific questions. The routinely produced data sets in the terabyte-range, however, can hardly be analyzed manually and require an extensive use of automated image analysis. The present work introduces a new concept for the estimation and propagation of uncertainty involved in image analysis operators and new segmentation algorithms that are suitable for terabyte-scale analyses of 3D+t microscopy images.

Johannes Stegmaier
Algorithmen
Data Mining
Naturwissenschaft
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DETAILS

  • New Methods to Improve Large-Scale Microscopy Image Analysis with Prior Knowledge and Uncertainty
  • Dissertationsschrift
  • Stegmaier, Johannes
  • Kartoniert, 266 S.
  • graph. Darst.
  • Sprache: Englisch
  • 24 cm
  • ISBN-13: 978-3-7315-0590-7
  • Titelnr.: 62399632
  • Gewicht: 640 g
  • KIT Scientific Publishing (2017)
  • Herstelleradresse

    KIT Scientific Publishing

    Strasse am Forum 2

    76131 - DE Karlsruhe

    E-Mail: info@ksp.kit.edu

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