Sciact
  • EN
  • RU

Автоматический анализ изображений микроскопии с применением облачного сервиса DLGRAM01 Full article

Journal Физико-химические аспекты изучения кластеров, наноструктур и наноматериалов
ISSN: 2226-4442 , E-ISSN: 2658-4360
Output data Year: 2021, Number: 13, Pages: 300-311 Pages count : 12 DOI: 10.26456/pcascnn/2021.13.300
Tags микроскопия, распознавание, наночастицы, глубокие нейронные сети, искусственный интеллект.
Authors Матвеев А.В. 1 , Машуков М.Ю. 1 , Нартова А.В. 1,2 , Санькова Н.Н. 1,2 , Окунев А.Г. 1,2
Affiliations
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

Funding (2)

1 Ministry of Science and Higher Education of the Russian Federation 0239-2021-0002
2 Russian Science Foundation 22-23-00951

Abstract: 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.
Cite: 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
Dates:
Submitted: Sep 10, 2021
Accepted: Nov 12, 2021
Identifiers:
Web of science: WOS:000751598700032
Elibrary: 47381687
OpenAlex: W4200244468
Citing:
DB Citing
Elibrary 12
Web of science 3
OpenAlex 10
Altmetrics: