Fitting 3D deformable biological models to microscope images = Alinhamento de modelos tridimensionais usando imagens de microscopia

• Main Author: Pereira, Danillo Roberto, 1984-
• Other Authors: UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS
• Format: Others
• Language: Inglês
• Published: [s.n.] 2013
• Subjects: Abordagem multiescala; Otimização não-linear; Modelos tridimensionais; Multiscale approach; Non-linear optimization; 3D models
• Online Access: PEREIRA, Danillo Roberto. Fitting 3D deformable biological models to microscope images = Alinhamento de modelos tridimensionais usando imagens de microscopia. 2013. 104 p. Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação, Campinas, SP. Disponível em: <http://www.repositorio.unicamp.br/handle/REPOSIP/275627>. Acesso em: 23 ago. 2018.; http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/275627

Orientador: Jorge Stolfi === Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação === Made available in DSpace on 2018-08-23T12:30:57Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Pereira_DanilloRoberto_D.pdf: 2771811 bytes, checksum: 6d5b092c08b5c011636be5fc2661e4a0 (MD5) Previous issue date: 2013 === Resumo: Nesta tese descrevemos um algoritmo genérico (que denominamos MSFit) capaz de estimar a pose e as deformações de modelos 3D de estruturas biológicas (bactérias, células e etc.) em imagens obtidas por meio de microscópios óticos ou de varredura eletrônica. O algoritmo usa comparação multi-escala de imagens utilizando uma métrica sensível ao contorno; e um método original de otimização não-linear. Nos nossos testes com modelos de complexidade moderada (até 12 parâmetros) o algoritmo identifica corretamente os parâmetros do modelo em 60-70% dos casos com imagens reais e entre 80-90% dos casos com imagens sintéticas === Abstract: In this thesis we describe a generic algorithm (which we call MSFit) able to estimate the pose and deformations of 3D models of biological structures (bacteria, cells, etc.) with images obtained by optical and scanning electron microscopes. The algorithm uses an image comparison metric multi-scale, that is outline-sensitive, and a novel nonlinear optimization method. In our tests with models of moderate complexity (up to 12 parameters) the algorithm correctly identifies the model parameters in 60-70 % of the cases with real images and 80-90 % of the cases with synthetic images === Doutorado === Ciência da Computação === Doutor em Ciência da Computação