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  1. 110 医歯薬学総合研究科 = Graduate School of Biomedical Sciences
  2. 110 学術雑誌論文 = Articles in academic journal

OrgaMeas: A pipeline that integrates all the processes of organelle image analysis

http://hdl.handle.net/10069/0002002162
http://hdl.handle.net/10069/0002002162
f909bfc8-beb9-4689-a50d-afe9d8c4e08c
名前 / ファイル ライセンス アクション
BBMCR1872_119964.pdf BBMCR1872_119964.pdf (7.8 MB)
アイテムタイプ 学術雑誌論文 / Journal Article(1)
公開日 2025-05-08
タイトル
タイトル OrgaMeas: A pipeline that integrates all the processes of organelle image analysis
言語 en
言語
言語 eng
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Organelle
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Image analysis
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Artificial intelligence
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Deep learning
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
著者 Baba, Taiki

× Baba, Taiki

en Baba, Taiki

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Inoue, Akimi

× Inoue, Akimi

en Inoue, Akimi

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Tanimura, Susumu

× Tanimura, Susumu

en Tanimura, Susumu

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Takeda, Kohsuke

× Takeda, Kohsuke

en Takeda, Kohsuke

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抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 Although image analysis has emerged as a key technology in the study of organelle dynamics, the commonly used image-processing methods, such as threshold-based segmentation and manual setting of regions of interests (ROIs), are error-prone and laborious. Here, we present a highly accurate high-throughput image analysis pipeline called OrgaMeas for measuring the morphology and dynamics of organelles. This pipeline mainly consists of two deep learning-based tools: OrgaSegNet and DIC2Cells. OrgaSegNet quantifies many aspects of different organelles by precisely segmenting them. To further process the segmented data at a single-cell level, DIC2Cells automates ROI settings through accurate segmentation of individual cells in differential interference contrast (DIC) images. This pipeline was designed to be low cost and require less coding, to provide an easy-to-use platform. Thus, we believe that OrgaMeas has potential to be readily applied to basic biomedical research, and hopefully to other practical uses such as drug discovery.
言語 en
書誌情報 en : Biochimica et Biophysica Acta (BBA) - Molecular Cell Research

巻 1872, 号 5, p. art. no. 119964, 発行日 2025-04-24
出版者
出版者 Elsevier B.V.
言語 en
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 01674889
DOI
関連タイプ isIdenticalTo
識別子タイプ DOI
関連識別子 10.1016/j.bbamcr.2025.119964
権利
権利情報 © 2025 The Authors. Published by Elsevier B.V. This is an open access article under the CC BY-NC license (http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/).
言語 en
著者版フラグ
出版タイプ VoR
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
引用
内容記述タイプ Other
内容記述 Biochimica et Biophysica Acta - Molecular Cell Research, 1872(5), art. no. 119964; 2025
言語 en
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Ver.1 2025-05-08 05:46:10.717199
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