Jove
Visualize
お問い合わせ
JoVE
x logofacebook logolinkedin logoyoutube logo
JoVEについて
概要リーダーシップブログJoVEヘルプセンター
著者向け
出版プロセス編集委員会範囲と方針査読よくある質問投稿
図書館員向け
推薦の声購読アクセスリソース図書館諮問委員会よくある質問
研究
JoVE JournalMethods CollectionsJoVE Encyclopedia of Experimentsアーカイブ
教育
JoVE CoreJoVE BusinessJoVE Science EducationJoVE Lab Manual教員リソースセンター教員サイト
利用規約
プライバシーポリシー
ポリシー

関連する概念動画

Brain Imaging01:14

Brain Imaging

Brain imaging technologies provide critical insights into both the structure and function of the human brain, enabling medical professionals and researchers to diagnose, study, and treat neurological disorders or psychiatric disorders more effectively.
These technologies include computerized axial tomography (CAT or CT scans), positron-emission tomography (PET scans),  magnetic resonance imaging (MRI),  functional magnetic resonance imaging (fMRI), and Transcranial Magnetic Stimulation (TMS).

こちらも読む

関連記事

共著者、ジャーナル、引用グラフによってこの研究に関連する記事。

並び替え
Same author

Connecting single-cell transcriptomes to projectomes in the mouse visual cortex.

Nature·2026
Same author

An Archaeal Cyclodextrin Glycosyltransferase from <i>Haloferax</i> sp.: Characterization and Application in Starch Degradation.

International journal of molecular sciences·2026
Same author

Regulation of Neuronal Senescence by <i>Srebf2</i> and <i>Zmiz1</i> Reveals Mechanisms of Aging-Related Neurodegeneration.

Biology·2026
Same author

Localized amyloid-β oligomers in the lateral entorhinal cortex drives olfactory dysfunction through aberrant neuronal and network activity.

Acta neuropathologica communications·2026
Same author

A quantitative and precision‑oriented neuronal reconstruction approach based on data grading.

Brain informatics·2026
Same author

A Million-Scale, Difficulty-Stratified Optical-Microscopy Image Annotation for Neuron Reconstruction.

Scientific data·2026

関連する実験動画

Updated: Jun 15, 2026

Automated Midline Shift and Intracranial Pressure Estimation based on Brain CT Images
14:08

Automated Midline Shift and Intracranial Pressure Estimation based on Brain CT Images

Published on: April 13, 2013

43.6K

Brain-SAM:脳科学画像のためのSAMベースの一般的な自動セグメンテーションモデル.

Shilong Zhang1, Peicong Gong1, Hong Zhang1

  • 1State Key Laboratory of Digital Medical Engineering, Key Laboratory of Biomedical Engineering of Hainan Province, School of Biomedical Engineering, Hainan University, Sanya 572025, China.

Biomedical optics express
|February 16, 2026
PubMed
まとめ
この要約は機械生成です。

Brain-SAMは,セグメントAnythingモデル (SAM) に基づく新しいアプローチを使用して,顕微鏡画像セグメンテーションを強化します. この自動化された方法は,バイオメディカルイメージングのタスクにおいて卓越した精度と効率を達成します.

さらに関連する動画

Whole-brain Segmentation and Change-point Analysis of Anatomical Brain MRI&#8212;Application in Premanifest Huntington's Disease
09:06

Whole-brain Segmentation and Change-point Analysis of Anatomical Brain MRI—Application in Premanifest Huntington's Disease

Published on: June 9, 2018

12.7K
Automated Segmentation of Cortical Grey Matter from T1-Weighted MRI Images
06:48

Automated Segmentation of Cortical Grey Matter from T1-Weighted MRI Images

Published on: January 7, 2019

9.5K

関連する実験動画

Last Updated: Jun 15, 2026

Automated Midline Shift and Intracranial Pressure Estimation based on Brain CT Images
14:08

Automated Midline Shift and Intracranial Pressure Estimation based on Brain CT Images

Published on: April 13, 2013

43.6K
Whole-brain Segmentation and Change-point Analysis of Anatomical Brain MRI&#8212;Application in Premanifest Huntington's Disease
09:06

Whole-brain Segmentation and Change-point Analysis of Anatomical Brain MRI—Application in Premanifest Huntington's Disease

Published on: June 9, 2018

12.7K
Automated Segmentation of Cortical Grey Matter from T1-Weighted MRI Images
06:48

Automated Segmentation of Cortical Grey Matter from T1-Weighted MRI Images

Published on: January 7, 2019

9.5K

科学分野:

  • バイオメディカルイメージング
  • コンピュータ・ビジョン コンピュータ・ビジョン
  • 顕微鏡による顕微鏡検査

背景:

  • 顕微鏡光学画像セグメンテーションは極めて重要ですが,挑戦的です.
  • セグメント任意のモデル (SAM) は,自然な画像セグメンテーションの約束を示しています.

研究 の 目的:

  • 顕微鏡光学画像の自動セグメンテーションモデルであるBrain-SAMを開発する.
  • 生物医学における画像セグメンテーションの効率,正確性,および堅実性を向上させる.

主な方法:

  • 基盤としてセグメント任意のモデル (SAM) を利用しました.
  • 高通量セグメンテーションのための自動プロンプトエンコーダーが導入されました.
  • 性能を向上させるためにセグメンテーション最適化器を開発しました.

主要な成果:

  • Brain-SAMは,8つのベンチマークデータセットで,ほとんどのタスクで専門モデルを上回った.
  • Brain (98.07%, 99.03%),Tek (93.13%, 96.44%),およびLectin3d (88.49%, 93.89%) のデータセットで高いIOUとダイススコアを達成しました.
  • 公開された新しい,一般に利用可能な脳科学画像データセット.

結論:

  • Brain-SAMは,顕微鏡画像セグメンテーションのための強力で自動化されたソリューションを提供します.
  • このモデルは,生物医学の研究と分析を進めるための大きな可能性を示しています.
  • 公的に利用可能なデータセットは,脳科学イメージングのさらなる研究を促進します.