Reference : Zebrafish Skeleton Measurements using Image Analysis and Machine Learning Methods

	Document type :	Scientific congresses and symposiums : Poster
	Discipline(s) :	Engineering, computing & technology : Computer science
	To cite this reference:	http://hdl.handle.net/2268/105036

Title :	Zebrafish Skeleton Measurements using Image Analysis and Machine Learning Methods
Language :	English
Author, co-author :	Stern, Olivier [Université de Liège - ULg > Dép. d'électric., électron. et informat. (Inst.Montefiore) > Systèmes et modélisation >]
	Marée, Raphaël [Université de Liège - ULg > > GIGA-Management : Plateforme bioinformatique >]
	Aceto, Jessica [Université de Liège - ULg > Département des sciences de la vie > GIGA-R : Biologie et génétique moléculaire >]
	Jeanray, Nathalie [Université de Liège - ULg > Dép. d'électric., électron. et informat. (Inst.Montefiore) > Systèmes et modélisation >]
	Muller, Marc [Université de Liège - ULg > Département des sciences de la vie > GIGA-R : Biologie et génétique moléculaire >]
	Wehenkel, Louis [Université de Liège - ULg > Dép. d'électric., électron. et informat. (Inst.Montefiore) > Systèmes et modélisation >]
	Geurts, Pierre [Université de Liège - ULg > Dép. d'électric., électron. et informat. (Inst.Montefiore) > Systèmes et modélisation >]
Publication date :	20-May-2011
Event name :	Belgian Dutch Conference on Machine learning (Benelearn)
Keywords :	[en] Image Anlysis ; Machine Learning ; Zebrafish
Abstract :	[en] The zebrafish is a model organism for biological studies on development and gene function. Our work aims at automating the detection of the cartilage skeleton and measuring several distances and angles to quantify its development following different experimental conditions.
Funders :	Fonds de la Recherche Scientifique (Communauté française de Belgique) - F.R.S.-FNRS ; Politique Scientifique Fédérale (Belgique) = Belgian Federal Science Policy ; Région wallonne : Direction générale des Technologies, de la Recherche et de l'Energie - DGTRE ; Fonds Européen de Développement Régional - FEDER ; Action de Recherche Concertée BIOMOD (Université de Liège)
Permalink :	http://hdl.handle.net/2268/105036

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