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参加者の皆様から実験画像データを事前に提供して頂き、画像解析の経験が豊富
参加者の皆様から実験画像データを事前に提供して頂き、画像解析の経験が豊富なアドバイザーとの討論を通じて、解析方法のヒントを導くことを目指す企画です。
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FRETなど蛍光イメージングのデータはあるけれど数理的な解析方法がわからな
 
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い、現在手作業で行っている画像解析(目的構造物の数え上げ、追跡など)を自
 
い、現在手作業で行っている画像解析(目的構造物の数え上げ、追跡など)を自

Latest revision as of 10:51, 14 December 2009

第二回年会 (チュートリアル3)画像解析ケーススタディー

企画 : 中村哲也(阪大)、アドバイザー: 小林徹也(東大), 塚田祐基(名大)

サブアドアバイザー:渡邊朋信(阪大)


概要

参加者の皆様から実験画像データを事前に提供して頂き、画像解析の経験が豊富 なアドバイザーとの討論を通じて、解析方法のヒントを導くことを目指す企画です。 FRETなど蛍光イメージングのデータはあるけれど数理的な解析方法がわからな い、現在手作業で行っている画像解析(目的構造物の数え上げ、追跡など)を自 動化することでより網羅的な解析を行いたいなど、データはあるのに解析ができな いために目的とする結果にたどりつけない事がしばしばあるかと思います。当日 は、データ提供者が困難だと感じていた点やアドバイザーの検討結果を参加者で共 有することで、画像データから生物学的に意味のある情報を抽出する方法について 示唆を得られる場になればと期待しています。また、画像解析手法に加えて、解析 に耐えうる画像の取得条件や注目すべき統計量についても議論できればと考えてお ります。


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