Difference between revisions of "遺伝研キャラバン2009画像解析ケーススタディー"

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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結果として生物学的意義を見出せていないことがしばしばあるように思います。そこで、キャラバン参加者に実際の画像データを提出していただき、画像解析や光学系開発を高いレベルで行っている小林さん、塚田さん、渡邉さんが、。当日は、解析に耐えうる画像の取得条件や注目すべき統計量を中心に議論する予定です。
  
 
===アドバイザー===
 
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Revision as of 17:42, 11 February 2009

画像解析ケーススタディー

目的

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結果として生物学的意義を見出せていないことがしばしばあるように思います。そこで、キャラバン参加者に実際の画像データを提出していただき、画像解析や光学系開発を高いレベルで行っている小林さん、塚田さん、渡邉さんが、。当日は、解析に耐えうる画像の取得条件や注目すべき統計量を中心に議論する予定です。

アドバイザー

  • 渡邉朋信(阪大)
  • 小林徹也(東大生産研)
  • 塚田祐基(名大)

データの提出方法や注意事項について

ケーススタディの題材として画像を提供してくださる方を募集しています。画像データは静止画か2次元のタイムラプス画像を対象にします。データ提供に興味のある方は、世話人までメールなどでご連絡ください。2月20日(金)までに画像を指定の方法で提出していただくことになります。

当日の流れ

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