Автоматический анализ изображений микроскопии с применением облачного сервиса DLGRAM01 | Sciact - CRIS-система Института катализа

Автоматический анализ изображений микроскопии с применением облачного сервиса DLGRAM01 Научная публикация

Журнал

Физико-химические аспекты изучения кластеров, наноструктур и наноматериалов
ISSN: 2226-4442 , E-ISSN: 2658-4360

Вых. Данные

Год: 2021, Номер: 13, Страницы: 300-311 Страниц : 12 DOI: 10.26456/pcascnn/2021.13.300

Ключевые слова

микроскопия, распознавание, наночастицы, глубокие нейронные сети, искусственный интеллект.

Авторы

Матвеев А.В. ¹ , Машуков М.Ю. ¹ , Нартова А.В. ^1,2 , Санькова Н.Н. ^1,2 , Окунев А.Г. ^1,2

Организации

1	ФГБАОУВО «Новосибирский национальный исследовательский государственный университет» 630090, Россия, Новосибирск, ул. Пирогова, 1
2	ФГБУН «Институт катализа им. Г.К. Борескова Сибирского отделения Российской академии наук» 630090, Россия, Новосибирск, пр. Академика Лаврентьева, 5

Информация о финансировании (2)

1	Министерство науки и высшего образования Российской Федерации (с 15 мая 2018)	0239-2021-0002
2	Российский научный фонд	22-23-00951

Исследование материалов методами микроскопии нередко включает стадию подсчета количества наблюдаемых объектов и определения их статистических параметров, для чего необходимо измерять сотни объектов. В работе описан облачный сервис DLgram01, который позволяет специалистам в области материаловедения, не имеющих навыков программирования, выполнять автоматизированную обработку изображений - определять количество и параметры (площадь, размер) изучаемых объектов. Сервис разработан с использованием новейших достижений в области глубокого машинного обучения, для обучения нейронной сети пользователю необходимо разметить несколько изучаемых объектов. Обучение нейронной сети производится автоматически за несколько минут. Важными особенностями сервиса DLgram01 является возможность корректировать результаты предсказания нейронной сети, а также получение детальной информации о всех распознанных объектах. Использование сервиса позволяет существенно сократить временные затраты на количественный анализ изображений, снизить влияние субъективного фактора, повысить точность анализа и его эргоемкость.

Матвеев А.В. , Машуков М.Ю. , Нартова А.В. , Санькова Н.Н. , Окунев А.Г.
Автоматический анализ изображений микроскопии с применением облачного сервиса DLGRAM01
Физико-химические аспекты изучения кластеров, наноструктур и наноматериалов. 2021. №13. С.300-311. DOI: 10.26456/pcascnn/2021.13.300 WOS РИНЦ OpenAlex

Поступила в редакцию:	10 сент. 2021 г.
Принята к публикации:	12 нояб. 2021 г.

Web of science:	WOS:000751598700032
РИНЦ:	47381687
OpenAlex:	W4200244468

БД	Цитирований
РИНЦ	10
Web of science	2
OpenAlex	10