🆕 新着Qiita記事をお知らせします。​

​『医療画像用Deep Learningツール「NiftyNet」』
https://qiita.com/takeajioka/items/84321b7d3f1eebcb4e5d by @takeajioka @​Qiita

#deeplearning_qiita #tensorflow_qiita #medical_qiita #undefinedd_qiita

医療画像用Deep Learningツール「NiftyNet」 - Qiita

NiftyNetはtensorflowをベースにした医療画像用Deep Learningツールであり、プラットフォームです。 日本語資料が無かったため、ここで紹介します。 特徴としては、 NIfTIファイルなどの医療画像特有のファ...

🆕 新着Qiita記事をお知らせします。​

​『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

#imagej_qiita #fiji_qiita #undefinedd_qiita #segmentation_qiita #u_net_qiita

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...

🆕 新着Qiita記事をお知らせします。​

​『オープンソースで3Dデータを解析できるVaa3Dの基本』
https://qiita.com/takeajioka/items/77d9f85ac700f5825b15 by @takeajioka @​Qiita

#opensource_qiita #bioinformatics_qiita #undefinedd_qiita #bioimaging_qiita

オープンソースで3Dデータを解析できるVaa3Dの基本 - Qiita

最近は二光子顕微鏡やlattice顕微鏡などで3次元データがきれいに撮れるようになってきました。解析する機会も多いです。 3Dデータ解析の有名なツールとしてImarisがありますが、高価な有料のソフトウェアです。 imageJ Plu...