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型で実践する生物画像解析 ImageJ・Python・napari 実験医学別冊
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- 画像解析スキルをさらに高めたい方に！ あなたの研究目的にあった画像解析法をデザインするための基本戦略とツールの種類・使い方を「型」で体得する超・実践型教本．コーディング未経験でも，最先端の機械学習・深層学習ツールを取り入れた解析自動化や，バイアスの少ない解析を実現できる力が身に付く． 【本書を用いた画像解析の実践をサポートするwebサイト「サポートリポジトリ」について】 本書の執筆者により「サポートリポジトリ」というwebサイトを開設しています．ここでは，本書に掲載しているコード（スクリプト）や，コードを実行するためのサンプルデータをダウンロードすることができます．また，環境構築に関する情報や，参考となるウェブサイトのリンク集など，お役立ち情報も掲載しています．本webサイトのURL，および詳細は書籍をご覧ください． 【目次】 本書のねらい 執筆者一覧 データ，コード等のダウンロードについて 基礎編 1 序論 ―生物画像解析の枠組みを理解する 2 Jythonの基礎知識と書き方 3 napariの基礎知識と書き方 4 Google Colaboratoryの利用法 ―クラウドPythonプログラミング 実践編 1 核膜に移行するタンパク質の動態の測定 ImageJ/Fiji Jython MorphoLibJ 分節化 輝度測定 連結成分分析 多チャネル 時系列 2 電子顕微鏡画像のミトコンドリア分節化と形状のクラスタリング解析 Python napari PHILOW 深層学習 分節化 形状解析 ３次元 3 腫瘍血管における3次元管状構造ネットワークの分析 ImageJ/Fiji Jython Ops MorphoLibJ AnalyzeSkeleton ネットワーク構造解析 骨格化 ３次元 4 細胞移動を定量するための粒子追跡（トラッキング） ImageJ/Fiji Jython TrackMate StarDist 機械学習 粒子追跡 時系列 5 細胞周期の蛍光プローブFucciの時系列データ解析 ImageJ/Fiji Jython TrackMate 粒子追跡 輝度測定 多チャネル 時系列 6 甲殻類モデル生物Parhyale hawaiensisの脚再生過程の細胞動態解析 ImageJ/Fiji Mastodon ELEPHANT BigDataViewer 深層学習 細胞追跡 輝度測定 ３次元 時系列 大規模データ 7 イネのデジタルカメラ画像によるバイオマス推定 Python 深層学習 画像認識 RGB 画像 論文投稿編 1 画像解析の再現性チェックリストとGitHubの活用 2 画像データリポジトリとデータベース ーそのしくみと活用法 発展編 1 Micro-Managerによる顕微鏡制御 2 イメージングデータの次世代ファイルフォーマット 3 生物画像解析の専門家ネットワークとGloBIAS 付録 1 分節化のための機械学習ツールのリスト 2 英日対訳表 索引
| Publisher | 羊土社 |
| Publication date | March 28, 2025 |
| Language | Japanese |
| Print length | 351 pages |
| ISBN-10 | 4758122806 |
| ISBN-13 | 978-4758122801 |
| Item Weight | 790 g |
| Dimensions | 9.84 x 8.27 x 0.71 inches (25 x 21 x 1.8 cm) |
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三浦 耕太 (Editor) Biology Editorial Review
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