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  Efficient Bayesian-based multiview deconvolution.

Preibisch, S., Amat, F., Stamataki, E., Sarov, M., Singer, R. H., Myers, G., et al. (2014). Efficient Bayesian-based multiview deconvolution. Nature Methods, 11(6), 645-648.

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Basisdaten

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Genre: Zeitschriftenartikel

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Preibisch, Stephan1, Autor           
Amat, Fernando, Autor
Stamataki, Evangelia1, Autor           
Sarov, Mihail1, Autor           
Singer, Robert H.2, Autor
Myers, Gene1, Autor           
Tomancak, Pavel1, Autor           
Affiliations:
1Max Planck Institute of Molecular Cell Biology and Genetics, Max Planck Society, ou_2340692              
2Max Planck Society, ou_persistent13              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: Light-sheet fluorescence microscopy is able to image large specimens with high resolution by capturing the samples from multiple angles. Multiview deconvolution can substantially improve the resolution and contrast of the images, but its application has been limited owing to the large size of the data sets. Here we present a Bayesian-based derivation of multiview deconvolution that drastically improves the convergence time, and we provide a fast implementation using graphics hardware.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2014
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: eDoc: 705642
Anderer: 5739
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Nature Methods
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: - Band / Heft: 11 (6) Artikelnummer: - Start- / Endseite: 645 - 648 Identifikator: -