Jove
Visualize
联系我们
JoVE
x logofacebook logolinkedin logoyoutube logo
关于 JoVE
概览领导团队博客JoVE 帮助中心
作者
出版流程编辑委员会范围与政策同行评审常见问题投稿
图书馆员
用户评价订阅访问资源图书馆顾问委员会常见问题
研究
JoVE JournalMethods CollectionsJoVE Encyclopedia of Experiments存档
教育
JoVE CoreJoVE BusinessJoVE Science EducationJoVE Lab Manual教师资源中心教师网站
使用条款与条件
隐私政策
政策

相关概念视频

您也可能阅读

相关文章

通过共同作者、期刊和引用图与本文相关的文章。

排序
Same author

Restraint of melanoma progression by cells in the local skin environment.

eLife·2026
Same author

Modulation of Oncogenic KRAS Signaling by Branched Actin-driven Cell Membrane Protrusions.

Research square·2026
Same author

Compositional and interpretable representation of histology using AI foundation models and sparse autoencoders.

bioRxiv : the preprint server for biology·2026
Same author

Modeling development of tertiary lymphoid structures in pulmonary tuberculosis by 3D profiling and trajectory analysis.

bioRxiv : the preprint server for biology·2026
Same author

Axially Swept Light-Sheet Microscopy using scattering and fluorescence contrast mechanisms.

Proceedings of SPIE--the International Society for Optical Engineering·2026
Same author

Volumetric Cyclic Immunofluorescence for 3D Spatial Profiling of Immune Structures in Human FFPE Tissue.

bioRxiv : the preprint server for biology·2026

相关实验视频

Updated: Jun 26, 2025

A Method for 3D Reconstruction and Virtual Reality Analysis of Glial and Neuronal Cells
12:49

A Method for 3D Reconstruction and Virtual Reality Analysis of Glial and Neuronal Cells

Published on: September 28, 2019

12.8K

从二维细分堆中对细胞进行普遍共识的3D细分.

Felix Y Zhou1,2, Zach Marin1,2,3, Clarence Yapp4,5

  • 1Lyda Hill Department of Bioinformatics, University of Texas Southwestern Medical Center, Dallas, TX, USA.

bioRxiv : the preprint server for biology
|May 20, 2024
PubMed
概括

本研究介绍了u-Segment3D,这是一种用于3D细胞细分的新型工具箱,可以将2D细胞细分转换为3D,从而消除了对3D训练数据的需求. 它为复杂的生物成像挑战提供了强大的解决方案.

关键词:
3D细分是指三维的细分.细胞细分 细胞细分 细胞细分细胞成像 细胞成像一个通用的算法算法.图像分割 图像细分 图像细分实例细分 实例细分 实例细分

更多相关视频

From Voxels to Knowledge: A Practical Guide to the Segmentation of Complex Electron Microscopy 3D-Data
12:08

From Voxels to Knowledge: A Practical Guide to the Segmentation of Complex Electron Microscopy 3D-Data

Published on: August 13, 2014

24.6K
Correlative Confocal and 3D Electron Microscopy of a Specific Sensory Cell
08:00

Correlative Confocal and 3D Electron Microscopy of a Specific Sensory Cell

Published on: July 19, 2015

11.5K

相关实验视频

Last Updated: Jun 26, 2025

A Method for 3D Reconstruction and Virtual Reality Analysis of Glial and Neuronal Cells
12:49

A Method for 3D Reconstruction and Virtual Reality Analysis of Glial and Neuronal Cells

Published on: September 28, 2019

12.8K
From Voxels to Knowledge: A Practical Guide to the Segmentation of Complex Electron Microscopy 3D-Data
12:08

From Voxels to Knowledge: A Practical Guide to the Segmentation of Complex Electron Microscopy 3D-Data

Published on: August 13, 2014

24.6K
Correlative Confocal and 3D Electron Microscopy of a Specific Sensory Cell
08:00

Correlative Confocal and 3D Electron Microscopy of a Specific Sensory Cell

Published on: July 19, 2015

11.5K

科学领域:

  • 显微镜和生物成像技术
  • 计算生物学 计算生物学
  • 生物科学中的深度学习

背景情况:

  • 细胞细分对于基于显微镜的生物研究至关重要.
  • 深度学习推进了2D细胞细分,但由于广泛的注释要求,3D细分仍然具有挑战性.
  • 手动的3D单元格注释非常费力和耗时,即使对于高对比度图像也是如此.

研究的目的:

  • 开发一个理论和工具箱,u-Segment3D,用于2D到3D细胞细分.
  • 从现有的2D细分方法实现3D实例细分,而不需要3D训练数据.
  • 为跨多种生物样本的3D细胞细分提供通用解决方案.

主要方法:

  • 开发了u-Segment3D,这是一个工具箱,用于将2D实例单元面具翻译和增强为3D共识实例细分.
  • 该方法与任何2D实例分割工具兼容.
  • 通过11个现实数据集进行验证,包括超过7万个细胞,包括单细胞,聚合物和组织.

主要成果:

  • u-Segment3D成功地从没有3D培训数据的2D细分生成了3D共识实例细分.
  • 在各种细胞类型,密度和形态学方面评估了性能.
  • 与原生3D细分方法相比,表现出具有竞争力的性能,特别是在拥挤和复杂的细胞环境中.

结论:

  • u-Segment3D为3D细胞细分提供了一种有效和数据效率高的方法.
  • 这种方法克服了手动3D注释的局限性,加速了生物研究.
  • u-Segment3D 是在各种显微镜应用中推进3D细胞细分的宝贵工具.