高スループットとのマルチパラメトリック定量化のための2個のアルゴリズム
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2017年5月3日
DOI :10.3791/55395-v
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Anna Castells-Nobau*1 , Bonnie Nijhof*1 , Ilse Eidhof1 , Louis Wolf2 , Jolanda M. Scheffer-de Gooyert1 , Ignacio Monedero3,4 , Laura Torroja3 , Jeroen A.W.M. van der Laak2,5 , Annette Schenck*1
1Department of Human Genetics, Donders Institute for Brain, Cognition and Behaviour, Radboud University Medical Center, 2Microscopical Imaging Centre (MIC), Radboud University Medical Center, 3Department of Biology, Universidad Autónoma de Madrid, 4Department of Clinical and Experimental Medicine, Linköping University, 5Department of Pathology, Radboud University Medical Center
* These authors contributed equally
二つの画像解析アルゴリズム、「 ショウジョウバエ NMJ形態計測」および「 ショウジョウバエ NMJブートン形態計測を」自動的ショウジョウバエ神経筋接合部（NMJ）の9つの形態学的特徴を定量化するために、 作成されました 。
Chapters in this video
0:05
タイトル
4:50
マクロ設定：ローリングボール半径値および自動しきい値設定
7:26
マクロ設定：極大値ノイズ許容値およびBrp punctaしきい値
10:16
結果：既知のNMJ欠損の再現によるマクロの検証
11:38
結論
1:03
定義された特徴を持つNMJ画像の作成
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