模型概述

選擇模型

This network model is designed for star-convex object detection in 2D images. For more details, you can refer to the StarDist Networks by Uwe Schmidt, et al..

當前模型詳細資料：stardist2d

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Image fluo_nuclei 螢光顯微鏡細胞核 (Fluo Nuclei) 本模型具備高度通用性，可應用於各種螢光顯微鏡平台（如共軛焦、寬場或多光子顯微鏡）所獲得之細胞核影像，進行高準確度之核區域辨識與量化分析。
Image sem_pore 電子顯微鏡孔洞 (SEM Pore) 本模型針對SEM影像中孔洞結構之自動辨識與分析進行優化，建議應用於解析度介於3–5 µm、孔洞直徑約為150 µm之影像數據，適用於常見金屬、多孔陶瓷或聚合物材料之表面孔隙結構檢測。
Image mct_cfrp 微電腦斷層碳纖維增強塑料 (MicroCT CFRP) 本模型適用於碳纖維增強塑料（CFRP）之微電腦斷層掃描（micro-CT）影像，影像解析度介於2至4微米，適用於纖維直徑約為50微米之樣本之結構辨識與分析。
Image sem_steel_mb 電子顯微鏡金屬MB(SEM Steel MB) 本模型適用於馬氏體與貝氏體鋼材之顯微結構影像，影像來源為電子顯微鏡，解析度足以清晰呈現微觀組織特徵。適用於區分馬氏體與貝氏體等不同相組之邊界輪廓，進行結構辨識與定量分析。由於馬氏體與貝氏體在形貌、分布與機械性質上具有顯著差異，準確的分割有助於探討熱處理效應、強度來源及材料性能之關聯性。
Image cryoem_lipsome 冷凍電鏡脂質體 (CryoEm Lipsome) 本模型針對 Cryo-EM 影像中脂質體（liposome）結構之自動辨識與形態分析進行優化，建議應用於解析度約為 2 nm、可明確呈現脂雙層輪廓之影像數據。適用於藥物載體設計、奈米粒子研究與生醫材料開發等領域中脂質體外觀、大小與分布之定量分析。

模型輸出

機率圖

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分割圖

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統計數據

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