Using simulated fluorescence cell micrographs for the evaluation of cell image segmentation algorithms

Beitrag in einer Fachzeitschrift
(Originalarbeit)


Details zur Publikation

Autorinnen und Autoren: Wiesmann V, Bergler M, Franz D, Palmisano R, Prinzen M, Wittenberg T
Zeitschrift: Bmc Bioinformatics
Jahr der Veröffentlichung: 2017
Band: 18
Heftnummer: 1
Seitenbereich: 176
ISSN: 1471-2105
Sprache: Englisch


Abstract

Manual assessment and evaluation of fluorescent micrograph cell experiments is time-consuming and tedious. Automated segmentation pipelines can ensure efficient and reproducible evaluation and analysis with constant high quality for all images of an experiment. Such cell segmentation approaches are usually validated and rated in comparison to manually annotated micrographs. Nevertheless, manual annotations are prone to errors and display inter- and intra-observer variability which influence the validation results of automated cell segmentation pipelines.


FAU-Autorinnen und Autoren / FAU-Herausgeberinnen und Herausgeber

Bergler, Matthias
Lehrstuhl für Informatik 9 (Graphische Datenverarbeitung)
Franz, Daniela
Professur für Informatik (Visualisierung)
Palmisano, Ralf Dr.
Optical Imaging Center Erlangen (OICE)
Wittenberg, Thomas PD Dr.
Lehrstuhl für Informatik 9 (Graphische Datenverarbeitung)


Einrichtungen weiterer Autorinnen und Autoren

Fraunhofer-Institut für Integrierte Schaltungen (IIS)


Zitierweisen

APA:
Wiesmann, V., Bergler, M., Franz, D., Palmisano, R., Prinzen, M., & Wittenberg, T. (2017). Using simulated fluorescence cell micrographs for the evaluation of cell image segmentation algorithms. Bmc Bioinformatics, 18(1), 176. https://dx.doi.org/10.1186/s12859-017-1591-2

MLA:
Wiesmann, Veit, et al. "Using simulated fluorescence cell micrographs for the evaluation of cell image segmentation algorithms." Bmc Bioinformatics 18.1 (2017): 176.

BibTeX: 

Zuletzt aktualisiert 2019-13-07 um 14:50