2-Foton Mikroskopi Görüntülerindeki Dendritik Dikenlerin Bölütlenmesi için Watershed ve Etkin Çevritlere Dayalı Bir Yöntem A Watershed and Active Contours Based Method for Dendritic Spine Segmentation in 2-Photon Microscopy Images

Deriye temas eden antijeni alan Langer- hans hücreleri dermal lenfatikler yoluyla böl- gesel lenf nodlarının T hücre zonlarına geçerek antijeni interdigitating hücre vasıtasıyla T

Gizlenecek olan veri genellikle bir anahtar (key) ilave edilerek veri gömme algoritmaları kullanılarak taşıyıcı nesne içerisne gömülür. Bu şekilde elde edilen, içerisinde

Consequently, the Artificial Neural Network (ANN), Decision Tree and Logistic Regression models were developed using the data of training set in order to predict the water

Öyle ki, yangınlar için son derece uygun orman yapısı, arazi ve iklim koşullarına karşın ülkemizde orman yangınlarının % 10''u bile doğal nedenlerle ç ıkmıyor: Orman

Bildi˘gimiz kadarıyla, parametrik olmayan ¸sekil ön bilgisi kullanan bölütleme yöntemleri literatürde daha önce 2-foton mikroskopi ile elde edilen görüntülerdeki 3B dendri-

In this paper, we compare ` 1 - norm-based sparse representation based classification approach to the least squares method, and the ` 2 -norm method for dendritic spine

Based on manual analysis of stubby spines, a heuristic is applied, if the circle fitted on spine head intersects with dendrite, it is concluded that the spine does not have a

We should also point out that we have explored several ways of using nonparametric shape priors in the post-classification segmentation phase of our approach (such as exploiting