Dataset accompanying the publication "Workflow towards automated segmentation of agglomerated, non-spherical particles from electron microscopy images using artificial neural networks"

  • This dataset accompanies the following publication, first published in Scientific Reports (www.nature.com/articles/s41598-021-84287-6): B. Ruehle, J. Krumrey, V.-D. Hodoroaba, Scientific Reports, Workflow towards Automated Segmentation of Agglomerated, Non-Spherical Particles from Electron Microscopy Images using Artificial Neural Networks, DOI: 10.1038/s41598-021-84287-6 It contains electron microscopy micrographs of TiO2 particles, the corresponding segmentation masks, and their classifications into different categories depending on their visibility/occlusion. Please refer to the publication and its supporting information for more details on the acquisition and contents of the dataset, as well as the GitHub repository at https://github.com/BAMresearch/automatic-sem-image-segmentation

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Metadaten
Autoren/innen:Bastian Rühle, Julian Frederic Krumrey, Vasile-Dan HodoroabaORCiD
Dokumenttyp:Forschungsdatensatz
Veröffentlichungsform:Graue Literatur
Sprache:Englisch
Jahr der Erstveröffentlichung:2021
Organisationseinheit der BAM:1 Analytische Chemie; Referenzmaterialien
1 Analytische Chemie; Referenzmaterialien / 1.2 Biophotonik
6 Materialchemie
6 Materialchemie / 6.1 Oberflächenanalytik und Grenzflächenchemie
Herausgeber (Institution):Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM)
Verlag:Zenodo
Verlagsort:Geneva
DDC-Klassifikation:Naturwissenschaften und Mathematik / Chemie / Analytische Chemie
Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / Ingenieurwissenschaften / Ingenieurwissenschaften und zugeordnete Tätigkeiten
Freie Schlagwörter:Automated image analysis; Electron microscopy; Image segmentation; Neural networks
Themenfelder/Aktivitätsfelder der BAM:Material
Analytical Sciences
Analytical Sciences / Qualitätssicherung und Data Science
Material / Nano@BAM
Art der Ressource:Bild-Datei
DOI:https://doi.org/10.5281/zenodo.4563942
Zugehöriger Identifikator:https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:kobv:b43-522454
Zugehöriger Identifikator:https://github.com/BAMresearch/automatic-sem-image-segmentation
Verfügbarkeit des Dokuments:Datei für die Öffentlichkeit verfügbar ("Open Access")
Lizenz (Deutsch):License LogoCreative Commons - Namensnennung-Nicht kommerziell-Keine Bearbeitung
Datum der Freischaltung:05.04.2021
Referierte Publikation:Nein
Schriftenreihen ohne Nummerierung:Forschungsdatensätze der BAM