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Pipette Hunter: Patch-Clamp Pipette Detection

机译：移液管猎人：膜片钳移液管检测

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Segmentation of objects with known geometries in an image is a wide research area. In this paper we show an energy minimization model to detect the tip of glass pipettes in microscopy images. The described model fits two rectangles with a common reference point to dark image regions, which are the sides of a pipette. The model is minimized using gradient descent. The low number of parameters result in a fast evolution and noise insensitivity. The algorithm is tested on label-free and fluorescent microscopy images. The error of the tip detection is only a few micrometers. Automatic pipette tip detection is a step forward to automate the patch-clamping process. The described method can be extended to 3 dimensions or other applications.
机译：在图像中分割具有已知几何形状的对象是一个广泛的研究领域。在本文中，我们展示了一种用于在显微镜图像中检测玻璃移液器尖端的能量最小化模型。所描述的模型将两个具有公共参考点的矩形拟合到深色图像区域，该深色图像区域是移液器的侧面。使用梯度下降将模型最小化。参数数量少导致快速发展和对噪声不敏感。该算法在无标记和荧光显微镜图像上进行了测试。尖端检测的误差仅为几微米。自动移液器吸头检测是使膜片夹持过程自动化的一大进步。所描述的方法可以扩展到3维或其他应用程序。

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