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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
임선자 (동명대학교) 칼렙부누누 권오흠 (부경대학교) 이석환 (동아대학교) 권기룡 (부경대학교)
저널정보
한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제24권 제10호
발행연도
2021.10
수록면
1,326 - 1,335 (10page)

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As part of the cell division method, we proposed a method for segmenting images generated by topography microscopes through deep learning-based feature generation and graph segmentation. Hybrid vector shapes preserve the overall shape and boundary information of cells, so most cell shapes can be captured without any post-processing burden. NIH-3T3 and Hela-S3 cells have satisfactory results in cell description preservation. Compared to other deep learning methods, the proposed cell image segmentation method does not require postprocessing. It is also effective in preserving the overall morphology of cells and has shown better results in terms of cell boundary preservation.

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 제안하는 방법
3. 실험 결과 및 고찰
4. 결론
REFERENCE

참고문헌 (19)

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