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​『NiftyNetで3D U-Netを実装する』
https://qiita.com/takeajioka/items/faefb6a651f19d419e82 by @takeajioka @​Qiita

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NiftyNetで3D U-Netを実装する - Qiita

前回の記事でNiftyNetで3次元セグメンテーションを実装しました。 https://qiita.com/takeajioka/items/2a128639dde4c5c97b67 前回はDenseVnetというネットワークを用いま...

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​『FijiのU-Netで3次元のセグメンテーションをする方法』
https://qiita.com/takeajioka/items/ad13fa0ed19aea48ec2b by @takeajioka @​Qiita

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FijiのU-Netで3次元のセグメンテーションをする方法 - Qiita

前回記事ではFijiのプラグインからU-Netで細胞認識するソフトを紹介しました。 この記事では、ソフトの発展機能である、3D U-Netによる三次元データのセグメンテーション方法を紹介します。 開発者のホームページやビデオチュート...

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​『imageJ(Fiji)でU-Netを用いた細胞認識をする方法』
https://qiita.com/takeajioka/items/0d0873af09245bffc793 by @takeajioka @​Qiita

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imageJ(Fiji)でU-Netを用いた細胞認識をする方法 - Qiita

細胞の認識(ここでは細胞の領域のピクセルを取り出すことを差す)は、生物学研究にとってかなり汎用的な作業になります。 従来の方法としてよくあるのは、平均化フィルタによってノイズを軽減し、その後閾値処理(imageJの[Threshol...