Segmentazione delle immagini al microscopio attraverso la sintesi regolarizzata dei dati puntuali e delle forme.
Segmentazione delle immagini al microscopio una sintesi regolarizzata dei dati puntuali e delle forme.
Ricercatori della Scuola di Ingegneria Tandon della New York University e del University Hospital Bonn in Germania hanno applicato una nuova rete di segmentazione addestrata tramite annotazioni puntuali e coppie di immagini di segmentazione generate sinteticamente a immagini di microscopia.
Il framework traduce le annotazioni puntuali in maschere sintetiche limitate dalle informazioni sulla forma, quindi utilizza un modello generativo avanzato per rendere le maschere come immagini microscopiche realistiche con un’apparenza oggettiva coerente.
La fase finale combina le maschere e le immagini in un set di dati di addestramento per un modello di segmentazione delle immagini specializzato.
L’approccio ha prodotto immagini più diverse e realistiche rispetto alle tecniche convenzionali, supportando nel contempo il collegamento tra le annotazioni di input e le immagini generate quando testato su un dataset pubblicamente disponibile. Da NYU Tandon School of Engineering Visualizza l’articolo completo
- 13 Altre Organizzazioni che Guidano il Modo nell’AI nel 2023
- Oligo suona l’allarme grave vulnerabilità di sicurezza in TorchServe potrebbe consentire agli hacker di dirottare i server e iniettare modelli AI maligni
- Quello che l’ordine del giorno di una conferenza ti rivela sullo stato dell’industria dell’AI
Riassunti Copyright © 2023 SmithBucklin, Washington, D.C., USA 
