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A state-of-the-art survey of U-Net in microscopic image analysis: from simple usage to structure mortification (Record no. 37825)

MARC details
000 -LEADER
campo de control de longitud fija	02136nam a2200241Ia 4500
003 - IDENTIFICADOR DE NÚMERO DE CONTROL
campo de control	MX-MdCICY
005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN
campo de control	20260521092144.0
040 ## - FUENTE DE CATALOGACIÓN
Centro/agencia transcriptor	CICY
090 ## - LOCALMENTE ASIGNADO TIPO-LC NÚMERO DE CLASIFICACIÓN (OCLC); NÚMERO DE CLASIFICACIÓN LOCAL (RLIN)
Número de clasificación (OCLC) (R) ; Numero de clasificación, CALL (RLIN) (NR)	B-21804
008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija	251009s9999 xx 000 0 und d
245 10 - MENCIÓN DEL TÍTULO
Título	A state-of-the-art survey of U-Net in microscopic image analysis: from simple usage to structure mortification
490 0# - MENCIÓN DE SERIE
Mención de serie	Neural Computing and Applications, 36(7), p.3317-3346, 2024
500 ## - NOTA GENERAL
Nota general	Artículo
520 3# - RESUMEN, ETC.
Sumario, etc.	Microscopic image analysis technology helps solve the inadvertences of artificial traditional methods in disease, wastewater treatment, and environmental change monitoring analysis. Convolutional neural network (CNN) play an important role in microscopic image analysis. Image segmentation, in which U-Net is increasingly applied in microscopic image segmentation, is a crucial step in detection, tracking, monitoring, feature extraction, modelling, and analysis. This paper comprehensively reviews the development history of U-Net, analyses several research results of various segmentation methods since the emergence of U-Net, and conducts a comprehensive review of related papers. This paper summarised the improved methods of U-Net and then listed the existing significance of image segmentation techniques and their improvements introduced over the years. Finally, focusing on the different improvement strategies of U-Net in different papers, the related work of each application target is reviewed according to detailed technical categories to facilitate future research. Researchers can see the dynamics of the transmission of technological development and keep up with future trends in this interdisciplinary field.
650 14 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada	MICROSCOPIC IMAGE ANALYSIS
650 14 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada	U-NET
650 14 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada	IMAGE SEGMENTATION
650 14 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada	DEEP LEARNING
650 14 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada	CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK
700 12 - ENTRADA AGREGADA--NOMBRE PERSONAL
Nombre de persona	Wu, J., Liu;W., Li, C.;Jiang, T.;Shariful, I. M.;Yao, Y.;Grzegorzek, M.
856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS
Identificador Uniforme de Recurso	<a href="https://drive.google.com/file/d/1TNJkjAJM_UzNsO7arNF8pVYmkbH-3M6i/view?usp=drive_link">https://drive.google.com/file/d/1TNJkjAJM_UzNsO7arNF8pVYmkbH-3M6i/view?usp=drive_link</a>
Nota pública	Para ver el documento ingresa a Google con tu cuenta: @cicy.edu.mx
942 ## - ELEMENTOS DE ENTRADA SECUNDARIOS (KOHA)
Fuente de la clasificación o esquema de estantería
Tipo de ítem Koha	REF1

Holdings
Estatus retirado	Estado de pérdida	Fuente de la clasificación o esquema de estantería	Estado de daño	No para préstamo	Colección	Biblioteca de origen	Biblioteca actual	Ubicación en estantería	Fecha de adquisición	Total de préstamos	Signatura topográfica completa	Visto por última vez	Precio de reemplazo	Tipo de ítem Koha
						CICY	CICY		09/10/2025		B-21804	09/10/2025	09/10/2025	REF1