Resolución, exactitud y precisión en imágenes de microscopía súper-resueltas usando SUPPOSe

Autores
Toscani, M.; Martínez, Oscar Eduardo; Martinez, Sandra Noemí
Año de publicación
2022
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
En este trabajo llevamos a cabo un análisis de rendimiento del algoritmo SUPPOSe, un método de deconvolución con super-resolución para imágenes individuales basado en la superposición de fuentes puntuales de igual intensidad (Martínez et. al.,2019). Realizamos un análisis del rendimiento del algoritmo SUPPOSe para casos de estructuras filiformes dada la relevancia que este tipo de estructuras tienen en el campo de la biología.
Asociación Argentina de Microscopía
Universidad Nacional de La Plata
Materia
Ciencias Exactas
Algoritmo
Biología
Imágenes
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
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Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
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