Abstract-Manuell cellräkning i mikroskopiska bilder är vanligtvis tröttsamt, tidskrävande och benägna att mänskliga fel. Flera program för automatisk cellräkning har utvecklats hittills, men de flesta av dem kräver viss specifik kunskap om bildanalys och/eller manuell finjustering av olika parametrar. Även om en uppsättning filter hittas och finjusteras till den specifika applikationen, små ändringar av bildattributen kan göra den automatiska räknaren mycket opålitlig. Målet med denna artikel är att presentera ett nytt program som övervinner detta problem genom att lära sig uppsättningen parametrar för varje program, vilket gör det mer robust för förändringar i indata bilder. Användarna måste endast tillhandahålla en liten representativ undergrupp av bilder och deras manuella räkning, och programmet erbjuder en uppsättning automatiska räknare lärt från den givna inmatningen. Användaren kan kontrollera räknarna och välja den lämpligaste. Den resulterande applikationen (som vi kallar Learn123) är speciellt anpassad till utövarna, d.v.s. Även om det typiska arbetsflödet är mer komplext är applikationen lätt att använda för icke-tekniska experter.
I REF föreslås ett tillvägagångssätt för att förbättra noggrannheten i cellräkning genom att lära sig parameteruppsättningen av varje program för att minska felet under finjusterad filtrering.
Automatic adaptation of filter sequences for cell counting
{'venue': '2015 38th International Convention on Information and Communication Technology, Electronics and Microelectronics (MIPRO)', 'journal': '2015 38th International Convention on Information and Communication Technology, Electronics and Microelectronics (MIPRO)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}