Artificial neural networks for 3D cell shape recognition from confocal images

We present a dual-stage neural network architecture for analyzing fine shape details from microscopy recordings in 3D. The system, tested on red blood cells, uses training data from both healthy donors and patients with a congenital blood disease. Characteristic shape features are revealed from the spherical harmonics spectrum of each cell and are automatically processed to create a reproducible and unbiased shape recognition and classification for diagnostic and theragnostic use.Comment: 17 pages, 8 figure

КРЕДИТНА СИСТЕМА ПРОЕКТУВАННЯ УНІВЕРСИТЕТСЬКИХ АКАДЕМІЧНИХ ПЛАНІВ ТА КУРСІВ

Обговорюються проблеми впровадження та розвитку навчальних кредитних технологій вищих навчальних закладів та методологічний підхід до його вирішення та ефективного розвитку. Особливої уваги потребує реалізація освітніх кредитних технологій та виконання завдань. Необхідність наукових досліджень, нових підходів та інновацій у цих проблемах необхідна для розробки теоретико-методологічної основи управління системою управління вищою освітою. Звернемо увагу на модулі у вигляді модуляції через логічну структуру

Artificial neural networks for 3D cell shape recognition from confocal images

17 pages, 8 figuresWe present a dual-stage neural network architecture for analyzing fine shape details from microscopy recordings in 3D. The system, tested on red blood cells, uses training data from both healthy donors and patients with a congenital blood disease. Characteristic shape features are revealed from the spherical harmonics spectrum of each cell and are automatically processed to create a reproducible and unbiased shape recognition and classification for diagnostic and theragnostic use