izpis_h1_title_alt

Democratized image analytics by visual programming through integration of deep models and small-scale machine learning
Godec, Primož (Avtor), Pančur, Matjaž (Avtor), Ilenič, Nejc (Avtor), Čopar, Andrej (Avtor), Stražar, Martin (Avtor), Erjavec, Aleš (Avtor), Pretnar, Ajda (Avtor), Demšar, Janez (Avtor), Starič, Anže (Avtor), Toplak, Marko (Avtor), Žagar, Lan (Avtor), Hartman, Jan (Avtor), Hamilton, Wang (Avtor), Bellazzi, Riccardo (Avtor), Petrovič, Uroš (Avtor), Garagna, Silvia (Avtor), Zuccotti, Maurizio (Avtor), Park, Dongsu (Avtor), Shaulsky, Gad (Avtor), Zupan, Blaž (Avtor)

.pdfPDF - Predstavitvena datoteka, prenos (1,35 MB)
MD5: 0CE6AC40B49EAF2D9DF5D26C2C702E95
URLURL - Izvorni URL, za dostop obiščite https://www.nature.com/articles/s41467-019-12397-x Povezava se odpre v novem oknu

Izvleček
Analysis of biomedical images requires computational expertize that are uncommon among biomedical scientists. Deep learning approaches for image analysis provide an opportunity to develop user-friendly tools for exploratory data analysis. Here, we use the visual programming toolbox Orange (http://orange.biolab.si) to simplify image analysis by integrating deep-learning embedding, machine learning procedures, and data visualization. Orange supports the construction of data analysis workflows by assembling components for data preprocessing, visualization, and modeling. We equipped Orange with components that use pre-trained deep convolutional networks to profile images with vectors of features. These vectors are used in image clustering and classification in a framework that enables mining of image sets for both novel and experienced users. We demonstrate the utility of the tool in image analysis of progenitor cells in mouse bone healing, identification of developmental competence in mouse oocytes, subcellular protein localization in yeast, and developmental morphology of social amoebae.

Jezik:Angleški jezik
Ključne besede:algorithm, biochemical composition, data assimilation, data mining, image analysis, machine learning, numerical model, protein, visualization
Vrsta gradiva:Članek v reviji (dk_c)
Tipologija:1.01 - Izvirni znanstveni članek
Organizacija:FRI - Fakulteta za računalništvo in informatiko
BF - Biotehniška fakulteta
Leto izida:2019
Št. strani:Str. 1-7
Številčenje:Vol. 10, art. 4551
UDK:004.9:577
ISSN pri članku:2041-1723
DOI:10.1038/s41467-019-12397-x Povezava se odpre v novem oknu
COBISS.SI-ID:32755751 Povezava se odpre v novem oknu
Število ogledov:146
Število prenosov:118
Metapodatki:XML RDF-CHPDL DC-XML DC-RDF
 
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
:
Objavi na:AddThis
AddThis uporablja piškotke, za katere potrebujemo vaše privoljenje.
Uredi privoljenje...

Gradivo je del revije

Naslov:Nature communications
Založnik:Springer Nature
ISSN:2041-1723
COBISS.SI-ID:2315876 Povezava se odpre v novem oknu

Gradivo je financirano iz projekta

Financer:ARRS - Agencija za raziskovalno dejavnost Republike Slovenije (ARRS)
Številka projekta:P2-0209
Naslov:Umetna inteligenca in inteligentni sistemi

Financer:ARRS - Agencija za raziskovalno dejavnost Republike Slovenije (ARRS)
Številka projekta:BI-US/17-18-014
Naslov:

Financer:ARRS - Agencija za raziskovalno dejavnost Republike Slovenije (ARRS)
Številka projekta:P1-0207
Naslov:Toksini in biomembrane

Financer:ARRS - Agencija za raziskovalno dejavnost Republike Slovenije (ARRS)
Številka projekta:N1-0034
Naslov:Medsebojni vpliv med lipidnim in osrednjim ogljikovim metabolizmom

Financer:NIH - National Institutes of Health
Številka projekta:R35 GM118016
Naslov:

Financer:NIH - National Institutes of Health
Program financ.:National Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin Diseases
Številka projekta:R01AR072018
Naslov:

Financer:Drugi - Drug financer ali več financerjev
Program financ.:Italian Ministry of Education, University and Research
Številka projekta:
Naslov:Dipartimenti di Eccelenza Program (2018-2022)

Financer:Drugi - Drug financer ali več financerjev
Program financ.:Fondazione Regionale per la Ricerca Biomedica
Številka projekta:2015-0042
Naslov:

Licence

Licenca:CC BY 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.sl
Opis:To je standardna licenca Creative Commons, ki daje uporabnikom največ možnosti za nadaljnjo uporabo dela, pri čemer morajo navesti avtorja.
Začetek licenciranja:25.03.2021

Podobna dela

Podobna dela v RUL:
Podobna dela v drugih slovenskih zbirkah:

Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj