Jove
Visualize
Contáctanos

Videos de Conceptos Relacionados

2D NMR: Homonuclear Correlation Spectroscopy (COSY)01:06

2D NMR: Homonuclear Correlation Spectroscopy (COSY)

1.9K
Homonuclear correlation spectroscopy, or COSY, is a 2-dimensional NMR technique that provides information about coupled protons. Typically, the geminal and vicinal coupling are observed. For example, consider the COSY spectrum of ethyl acetate, where its 1D proton NMR spectrum is plotted along the vertical and horizontal axes with their corresponding chemical shift scale. Three spots on the diagonal corresponding to the three peaks in the 1D proton spectrum are called diagonal peaks. The COSY...
1.9K
2D NMR: Overview of Homonuclear Correlation Techniques01:16

2D NMR: Overview of Homonuclear Correlation Techniques

589
Homonuclear correlation spectroscopy (COSY) is a powerful technique used in Nuclear Magnetic Resonance (NMR) spectroscopy to study the correlations between nuclei of the same type within a molecule. It provides information about scalar couplings between adjacent nuclei, which helps determine connectivity and structural information. There are several COSY variants, each with its unique strengths and experimental parameters.
COSY90 is the standard two-dimensional (2D) COSY experiment that...
589
2D NMR: Overview of Heteronuclear Correlation Techniques01:18

2D NMR: Overview of Heteronuclear Correlation Techniques

719
Heteronuclear correlation spectroscopy is an analytical technique that investigates the coupling between different types of nuclei, often a proton and an X-nucleus, such as carbon-13 or nitrogen-15. This method is commonly used in nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopy to gain insights into complex chemical compounds' structural and compositional aspects. A typical heteronuclear correlation spectrum displays X-nucleus chemical shifts on one axis and a proton spectrum on the other...
719
Difference from Background: Limit of Detection01:05

Difference from Background: Limit of Detection

8.0K
The limit of detection (LOD) is the smallest amount of analyte that can be distinguished from the background noise. The LOD value corresponds to the concentration at which the analyte signal is three times larger than the standard deviation of the blank signal. Below this value, the analyte signal cannot be differentiated from the background noise. It is calculated by dividing the calibration slope by 3 times the standard deviation of the blank signals.
The LOD indicates the presence or absence...
8.0K

También podría leer

Artículos Relacionados

Artículos vinculados a este trabajo por autores compartidos, revista y gráfico de citas.

Ordenar por
Same journal

Research on a Regional Availability Evaluation Model for Road-Area High-Entropy Energy Based on Synergy Factors.

Entropy (Basel, Switzerland)·2026
Same journal

Atmospheric Turbulence Channel Modeling and Performance Analysis of a CO-ZP-OFDM Coherent Optical Communication System for UAV Air-to-Ground Scenarios.

Entropy (Basel, Switzerland)·2026
Same journal

Information Geometry and Asymptotic Theory for SMML Estimators.

Entropy (Basel, Switzerland)·2026
Same journal

Correlation Entropy and Power-Law Kinetics.

Entropy (Basel, Switzerland)·2026
Same journal

Research on the Contagion of Systemic Financial Risk Under the Impact of Climate Risks-From the Perspective of Complex Networks and Machine Learning.

Entropy (Basel, Switzerland)·2026
Same journal

The Statistical-Mechanical Meaning of the Wave Function of Quantum Mechanics.

Entropy (Basel, Switzerland)·2026
JoVE
x logofacebook logolinkedin logoyoutube logo
ACERCA DE JoVE
Visión GeneralLiderazgoBlogCentro de Ayuda JoVE
AUTORES
Proceso de PublicaciónConsejo EditorialAlcance y PolíticasRevisión por ParesPreguntas FrecuentesEnviar
BIBLIOTECARIOS
TestimoniosSuscripcionesAccesoRecursosConsejo Asesor de BibliotecasPreguntas Frecuentes
INVESTIGACIÓN
JoVE JournalMethods CollectionsJoVE Encyclopedia of ExperimentsArchivo
EDUCACIÓN
JoVE CoreJoVE BusinessJoVE Science EducationJoVE Lab ManualCentro de Recursos para ProfesoresSitio de Profesores
Términos y Condiciones de Uso
Política de Privacidad
Políticas

Video Experimental Relacionado

Updated: Jan 7, 2026

Confocal Microscopy Reveals Cell Surface Receptor Aggregation Through Image Correlation Spectroscopy
06:51

Confocal Microscopy Reveals Cell Surface Receptor Aggregation Through Image Correlation Spectroscopy

Published on: August 2, 2018

7.5K

Umbralización de Imágenes Basada en Entropía Masi y Correlación de Largo Alcance

Perfilino Eugênio Ferreira Júnior1, Vinícius Moreira Mello1, Enzo P Silva Ribeiro1

  • 1Department of Mathematics, Federal University of Bahia, Salvador 40170-110, BA, Brazil.

Entropy (Basel, Switzerland)
|December 24, 2025
PubMed
Resumen
Este resumen es generado por máquina.

Este estudio presenta una técnica mejorada de umbralización de imágenes que utiliza la entropía Masi, superando a los métodos existentes. El algoritmo mejorado optimiza los parámetros con recocido simulado para una precisión de segmentación superior en varios tipos de imágenes.

Palabras clave:
entropíaumbralización de imágenesimágenes infrarrojascorrelación local de largo alcance

Más Videos Relacionados

Probing Structural and Dynamic Properties of Trafficking Subcellular Nanostructures by Spatiotemporal Fluctuation Spectroscopy
08:17

Probing Structural and Dynamic Properties of Trafficking Subcellular Nanostructures by Spatiotemporal Fluctuation Spectroscopy

Published on: August 16, 2021

2.1K
Simultaneous Imaging of Microglial Dynamics and Neuronal Activity in Awake Mice
08:26

Simultaneous Imaging of Microglial Dynamics and Neuronal Activity in Awake Mice

Published on: August 23, 2022

2.8K

Videos de Experimentos Relacionados

Last Updated: Jan 7, 2026

Confocal Microscopy Reveals Cell Surface Receptor Aggregation Through Image Correlation Spectroscopy
06:51

Confocal Microscopy Reveals Cell Surface Receptor Aggregation Through Image Correlation Spectroscopy

Published on: August 2, 2018

7.5K
Probing Structural and Dynamic Properties of Trafficking Subcellular Nanostructures by Spatiotemporal Fluctuation Spectroscopy
08:17

Probing Structural and Dynamic Properties of Trafficking Subcellular Nanostructures by Spatiotemporal Fluctuation Spectroscopy

Published on: August 16, 2021

2.1K
Simultaneous Imaging of Microglial Dynamics and Neuronal Activity in Awake Mice
08:26

Simultaneous Imaging of Microglial Dynamics and Neuronal Activity in Awake Mice

Published on: August 23, 2022

2.8K

Área de la Ciencia:

  • Procesamiento de imágenes y visión por computadora
  • Teoría de la información
  • Física computacional

Sus antecedentes:

  • La umbralización de imágenes basada en entropía es una técnica de segmentación clave.
  • Las entropías de Tsallis y Masi capturan interacciones de largo alcance, mientras que la entropía de Shannon se adapta a correlaciones de corto alcance.
  • Los métodos existentes tienen limitaciones para capturar características complejas de la imagen.

Objetivo del estudio:

  • Mejorar la umbralización de imágenes integrando la entropía Masi en marcos existentes.
  • Desarrollar un algoritmo de umbralización optimizado utilizando recocido simulado.
  • Evaluar el método propuesto frente a diversas técnicas de entropía y aprendizaje automático.

Principales métodos:

  • Una técnica de umbralización novedosa que reemplaza la entropía de Tsallis por la de Masi.
  • Integración de un algoritmo de recocido simulado para la optimización de parámetros entrópicos.
  • Análisis comparativo con métodos de entropía Masi, Tsallis, Shannon, Sine y Hill, incluidas las máquinas de vectores de soporte de kernel.

Principales resultados:

  • El método propuesto basado en entropía Masi demuestra una precisión de segmentación superior.
  • La selección optimizada de parámetros mediante recocido simulado mejora el rendimiento.
  • El método muestra efectividad en conjuntos de datos de imágenes infrarrojas, END y RGB (BSDS500).

Conclusiones:

  • La umbralización basada en entropía Masi con recocido simulado ofrece una mejora significativa con respecto a los métodos tradicionales.
  • El enfoque proporciona una segmentación de imágenes robusta y precisa para diversas aplicaciones.
  • Se justifica una mayor exploración en relación con los enfoques de aprendizaje profundo.