U-Net: deep learning for cell counting, detection, and morphometry

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作者
Thorsten Falk,Dominic Mai,Robert Bensch,Özgün Çiçek,Ahmed Abdulkadir,Yassine Marrakchi,Anton Böhm,Jan Deubner,Zoë Jäckel,Katharina Seiwald,Alexander Dovzhenko,Olaf Tietz,Cristina Dal Bosco,Seán Walsh,Deniz Saltukoglu,Tuan Leng Tay,Marco Prinz,Klaus Palme,Matias Simons,Ilka Diester,Thomas Brox,Olaf Ronneberger
出处
期刊:Nature Methods [Springer Nature]
卷期号:16 (1): 67-70 被引量:1594
标识
DOI:10.1038/s41592-018-0261-2
摘要

U-Net is a generic deep-learning solution for frequently occurring quantification tasks such as cell detection and shape measurements in biomedical image data. We present an ImageJ plugin that enables non-machine-learning experts to analyze their data with U-Net on either a local computer or a remote server/cloud service. The plugin comes with pretrained models for single-cell segmentation and allows for U-Net to be adapted to new tasks on the basis of a few annotated samples.
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