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Electron Tomography

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코드

관련 논문과 평가 결과에 연결된 구현입니다. 출처에서 확인된 저자 구현에는 공식 코드 표시가 있습니다.

https://github.com/anmartinezs/pyseg_system

공식 코드

Statistical spatial analysis for cryo-electron tomography

https://github.com/cicwi/recast3d

공식 코드

Real-Time Tilt Undersampling Optimization during Electron Tomography of Beam Sensitive Samples using Golden Ratio Scanning and RECAST3D

https://github.com/jakeoung/ShapeFromProjections

공식 코드

Shape from Projections via Differentiable Forward Projector for Computed Tomography

https://github.com/mli-lab/deepdewedge

공식 코드

A Deep Learning Method for Simultaneous Denoising and Missing Wedge Reconstruction in Cryogenic Electron Tomography

https://github.com/nirajmg/fibsem_segmentation

공식 코드

Deep learning-based identification of sub-nuclear structures in FIB-SEM images

https://github.com/swing-research/cryolithe

공식 코드

End-to-end localized deep learning for Cryo-ET

https://github.com/swing-research/implicit-cryo-electron-tomography

공식 코드

Ice-Tide: Implicit Cryo-ET Imaging and Deformation Estimation

https://github.com/xulabs/aitom

공식 코드

AITom: Open-source AI platform for cryo-electron tomography data analysis

https://github.com/yu4u/kaggle-czii-4th

공식 코드

2.5D U-Net with Depth Reduction for 3D CryoET Object Identification

https://github.com/bio-phys/BioEM

BioEM: GPU-accelerated computing of Bayesian inference of electron microscopy images

https://github.com/pythonLoader/Aitom_COVID-19

AITom: Open-source AI platform for cryo-electron tomography data analysis

출처: Papers with Code · CC BY-SA 4.0. 아카이브 자료와 새로 수집한 논문은 별도로 관리합니다.