Mikropaläontologie

@misc{jones1956introduction2,
    author = "Jones, D. J",
    title = "Einführung in Mikrofossilien",
    year = "1956",
    howpublished = "New York, Harper, 406 p",
    note = "talkorigins\_source = {true}; raw\_reference = {Jones, D. J., 1956, Einführung in Mikrofossilien: New York, Harper, 406 p.}"
}

@article{rexroad1958the6,
    author = "Rexroad, C. B",
    title = "Die conodonten Homeomorphe Taphrognathus und Streptognathodus",
    year = "1958",
    journal = "Journal of Paleontology, v. 32, S. 1158-1159",
    note = "talkorigins\_source = {true}; raw\_reference = {Rexroad, C. B., 1958, Die conodonten Homeomorphe Taphrognathus und Streptognathodus: Journal of Paleontology, v. 32, S. 1158-1159.}"
}

@misc{pokorny1963principles4,
    author = "Pokorny, V",
    title = "Principles of Zoological Micropaleontology",
    year = "1963",
    howpublished = "New York, Macmillan, 652 p.; Translated by Allen, K.A",
    note = "talkorigins\_source = {true}; raw\_reference = {Pokorny, V., 1963, Principles of Zoological Micropaleontology: New York, Macmillan, 652 p.; Translated by Allen, K.A.}"
}

@book{rauzerchernousova1963einige5,
    author = "Rauzer-Chernousova, D. M",
    title = "Einige Fragen zur Evolution der Fusulinideen, in von Koenigswald, G. H. R., ed., Evolutionary Trends in Foraminifera",
    year = "1963",
    publisher = "Amsterdam, Elsevier, p. 45-65; 355 p",
    note = "talkorigins\_source = {true}; raw\_reference = {Rauzer-Chernousova, D. M., 1963, Einige Fragen zur Evolution der Fusulinideen, in von Koenigswald, G. H. R., ed., Evolutionary Trends in Foraminifera: Amsterdam, Elsevier, p. 45-65; 355 p.}"
}

Eine neue Methode zur Herstellung permanenter quantitativer Mikrofossilien-Schnitte beinhaltet die Verwendung eines Verdunstungsträgers, auf dessen Boden Mikrofossilien-Suspensionen zufällig auf Objektträger sedimentiert werden können. Die Schnitte werden nach der Verdunstung hergestellt. Die Technik ist statistisch zuverlässig.

@article{doi104319lo19731840647,
    author = "Battarbee, Richard W.",
    title = "A new method for the estimation of absolute microfossil numbers, with reference especially to diatoms",
    year = "1973",
    journal = "Limnology and Oceanography",
    abstract = "A new method for obtaining permanent quantitative slides of microfossils involves the use of an evaporation tray in which microfossil suspensions can be sedimented randomly onto cover slips on the tray floor. Slides are made after evaporation. The technique is statistically reliable.",
    url = "https://doi.org/10.4319/lo.1973.18.4.0647",
    doi = "10.4319/lo.1973.18.4.0647",
    openalex = "W2030835188"
}

Zwei neue Klassen organischer Mikrosphären werden beschrieben. Eine davon (Melanoidin) wird aus Aminosäuren und Zuckern in erhitzten wässrigen Lösungen synthetisiert. Die andere (Aldocyanoin) bildet sich in wässrigen Lösungen von Ammoniumcyanid und Formaldehyd bei Raumtemperatur. Die allgemeinen Eigenschaften dieser Mikrosphären, einschließlich der Synthesebedingungen, Größe und Form, mechanische und pH-Stabilität sowie Löslichkeit, werden mit den entsprechenden Eigenschaften anderer „Protocell"-Modellsysteme verglichen. Es wird geschlossen, dass Melanoidin- und Aldocyanoin-Mikrosphären plausible Kandidaten für präzelluläre Einheiten in der ursprünglichen Hydrosphäre sind. Da der Großteil des organischen Kohlenstoffs in frühen Präkambrischen Sedimenten unlösliches Kerogen-Melanoidin ist, wird vorgeschlagen, dass einige präkambrische „Mikrofossilien" abiotische Melanoidin-Mikrosphären des hier beschriebenen Typs sein könnten.

@article{doi101007bf01731491,
    author = "Kenyon, D H und Nissenbaum, A",
    title = "Melanoidin und aldocyanoin Mikrosphären: Implikationen für die chemische Evolution und frühe präkambrische Mikropaläontologie.",
    year = "1976",
    journal = "Journal of molecular evolution",
    abstract = {Zwei neue Klassen organischer Mikrosphären werden beschrieben. Eine davon (Melanoidin) wird aus Aminosäuren und Zuckern in erhitzten wässrigen Lösungen synthetisiert. Die andere (Aldocyanoin) bildet sich in wässrigen Lösungen von Ammoniumcyanid und Formaldehyd bei Raumtemperatur. Die allgemeinen Eigenschaften dieser Mikrosphären, einschließlich der Synthesebedingungen, Größe und Form, mechanische und pH-Stabilität sowie Löslichkeit, werden mit den entsprechenden Eigenschaften anderer "Protocell"-Modellsysteme verglichen. Es wird geschlossen, dass Melanoidin- und Aldocyanoin-Mikrosphären plausible Kandidaten für präzelluläre Einheiten in der ursprünglichen Hydrosphäre sind. Da der Großteil des organischen Kohlenstoffs in frühen Präkambrischen Sedimenten unlösliches Kerogen-Melanoidin ist, wird vorgeschlagen, dass einige präkambrische "Mikrofossilien" abiotische Melanoidin-Mikrosphären des hier beschriebenen Typs sein könnten.},
    url = "https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/778393/",
    doi = "10.1007/BF01731491",
    openalex = "W1997527155",
    pmid = "778393",
    references = "doi1010160026265x73901124, doi1010160304416566901978, doi101016s0022283667800378, doi101016s0047248478800529, doi101016s0096533208602234, doi101016s0096533208603835, doi101021ja01503a072, doi101038199219a0, doi101038248121a0, doi101146annurevea03050175001241"
}

C. Kennedy, W. Zeidler, Die Präparation orientierter Dünnschnitte in der Mikropaläontologie: Eine verbesserte Methode zur Aufdeckung der internen Morphologie von Foraminiferen und anderen Mikrofossilien, Micropaleontology, Band 22, Nr. 1 (Jan., 1976), S. 104-107

@article{doi1023071485325,
    author = "Kennedy, Casiana und Zeidler, Wolfgang",
    title = "Die Präparation orientierter Dünnschnitte in der Mikropaläontologie: Eine verbesserte Methode zur Aufdeckung der internen Morphologie von Foraminiferen und anderen Mikrofossilien",
    year = "1976",
    journal = "Micropaleontology",
    abstract = "C. Kennedy, W. Zeidler, Die Präparation orientierter Dünnschnitte in der Mikropaläontologie: Eine verbesserte Methode zur Aufdeckung der internen Morphologie von Foraminiferen und anderen Mikrofossilien, Micropaleontology, Band 22, Nr. 1 (Jan., 1976), S. 104-107",
    url = "https://doi.org/10.2307/1485325",
    doi = "10.2307/1485325",
    openalex = "W2327834123",
    references = "doi1023071484559"
}

Marine Mikropaläontologie: Eine Einführung (W.A. Berggren). Kalziumkarbonat-Mikrofossilien. Foraminiferen (A. Boersma). Kalziumkarbonat-Nanoplankton (B.U. Haq). Ostrakoden (V. Pokomy). Pteropoden (Y. Herman). Calpionelliden (J. Remane). Kalziumkarbonat-Algen (J.L. Wray). Bryozoen (K. Brood). Siliziumdioxid-Mikrofossilien. Radiolarien (S.A. Kling). Marine Diatomeen (L.H. Burckle). Siliziumflagellaten und Ebridianer (B.U. Haq). Phosphat-Mikrofossilien. Conodonten und andere phosphathaltige Mikrofossilien (K.J. Muller). Organische Wand-Mikrofossilien. Dinoflagellaten, Acritarchen und Tasmanitiden (G.L. Williams). Sporen und Pollen im marinen Bereich (L. Heusser). Chitinozoen (A. Jansonius, W.A.M. Jenkins).

@article{doi1023071485444,
    author = "Olsson, Richard K. und Haq, Bilal U. und Boersma, Anne",
    title = "Einführung in die marine Mikropaläontologie",
    year = "1980",
    journal = "Micropaleontology",
    abstract = "Marine Mikropaläontologie: Eine Einführung (W.A. Berggren). Kalziumkarbonat-Mikrofossilien. Foraminiferen (A. Boersma). Kalziumkarbonat-Nanoplankton (B.U. Haq). Ostrakoden (V. Pokomy). Pteropoden (Y. Herman). Calpionelliden (J. Remane). Kalziumkarbonat-Algen (J.L. Wray). Bryozoen (K. Brood). Siliziumdioxid-Mikrofossilien. Radiolarien (S.A. Kling). Marine Diatomeen (L.H. Burckle). Siliziumflagellaten und Ebridianer (B.U. Haq). Phosphat-Mikrofossilien. Conodonten und andere phosphathaltige Mikrofossilien (K.J. Muller). Organische Wand-Mikrofossilien. Dinoflagellaten, Acritarchen und Tasmanitiden (G.L. Williams). Sporen und Pollen im marinen Bereich (L. Heusser). Chitinozoen (A. Jansonius, W.A.M. Jenkins).",
    url = "https://doi.org/10.2307/1485444",
    doi = "10.2307/1485444",
    openalex = "W1976402450"
}

@article{mendelson1982proterozoic3,
    author = "Mendelson, C. V. und Schopf, J. W",
    title = "Proterozoische Mikrofossilien aus den Sukhaya Tunguska-, Shorikha- und Yudoma-Formationen der sibirischen Plattform, UdSSR",
    year = "1982",
    journal = "Journal of Paleontology, v. 56, S. 42-83",
    note = "talkorigins\_source = {true}; raw\_reference = {Mendelson, C. V., und Schopf, J. W., 1982, Proterozoische Mikrofossilien aus den Sukhaya Tunguska-, Shorikha- und Yudoma-Formationen der sibirischen Plattform, UdSSR: Journal of Paleontology, v. 56, S. 42-83.}"
}

@misc{golovenok1985riphean1,
    author = "Golovenok, V. K. und Belova, M. Y",
    title = "Riphean-Mikrobiotas in Cherts des Yenesei-Rückens [auf Russisch]",
    year = "1985",
    howpublished = "Paleontol. Zh., v. 2, p. 94-103",
    note = "talkorigins\_source = {true}; raw\_reference = {Golovenok, V. K., und Belova, M. Y., 1985, Riphean-Mikrobiotas in Cherts des Yenesei-Rückens [auf Russisch]: Paleontol. Zh., v. 2, p. 94-103.}"
}

@book{doi1010079781461541677,
    author = "Martin, Ronald E.",
    title = "Environmental Micropaleontology: Die Anwendung von Mikrofossilien in der Umweltgeologie",
    year = "2000",
    url = "https://doi.org/10.1007/978-1-4615-4167-7",
    doi = "10.1007/978-1-4615-4167-7",
    openalex = "W573684887"
}

@incollection{doi101007978940170581320,
    author = "Green, Owen R.",
    title = "Techniken zur Herstellung von Dünnschliffen und Objektträgern für Makro- und Mikrofossilien sowie deren Rückstände",
    year = "2001",
    url = "https://doi.org/10.1007/978-94-017-0581-3\_20",
    doi = "10.1007/978-94-017-0581-3\_20",
    openalex = "W205555987",
    references = "doi1010079781349053971, doi1010160025322771900533, doi101029eo064i042p0059801, doi10130674d728ba2b2111d78648000102c1865d, doi102113gsjfr144309, doi1023071485325, doi1023071485964, doi104319lo19731840647, doi10577261531, openalexw2241437853, openalexw2612667057, openalexw37418461"
}

ZUSAMMENFASSUNG Die genaue taxonomische Klassifizierung von Mikrofossilien in dünnen Schnitten ist ein wichtiges biostratigraphisches Verfahren. Da paläontologische Expertise in der Regel auf bestimmte taxonomische Gruppen beschränkt ist und Experten nicht in allen Institutionen anwesend sind, leiden Geowissenschaftsforscher oft unter dem Mangel an schnellem Zugang zu kritischem taxonomischem Wissen für biostratigraphische Analysen. Darüber hinaus stellt die abnehmende Betonung von Ausbildung und Training in der Systematik eine große Herausforderung für die Zukunft der Biostratigraphie und damit verbundener Vorhaben dar, die auf der Systematik beruhen. Hier präsentieren wir einen maschinellen Lernansatz zur Klassifizierung und Organisation von Fusuliniden – mikroskopischen Indexfossilien für das späte Paläozoikum. Die von uns eingesetzte Technik hat das Potenzial, solch wichtiges taxonomisches Wissen in Modellen zu nutzen, die zur Erkennung und Kategorisierung von Fossilienproben angewendet werden können. Unsere Ergebnisse zeigen, dass Convolutional Neural Network-Modelle bei ausreichenden Bildern und Training Fusuliniden mit hohem Genauigkeitsgrad korrekt identifizieren können. Anhaltende Bemühungen zur Digitalisierung biologischer und paläontologischer Sammlungen in zahlreichen Museen sowie die Übernahme von maschinellem Lernen durch Paläontologen können die Entwicklung von hochgenauen und benutzerfreundlichen Klassifizierungswerkzeugen ermöglichen und somit biostratigraphische Analysen durch Nicht-Experten erleichtern sowie die Kreuzvalidierung disparater Sammlungen weltweit ermöglichen. Die Automatisierung der Klassifizierungsarbeit würde es auch erfahrenen Paläontologen und anderen ermöglichen, ihre Bemühungen auf die Erforschung komplexerer Interpretationen und Konzepte zu konzentrieren.

@article{doi102110palo2019102,
    author = "de Lima, Rafael Pires und Welch, Katie F. und Barrick, James E. und Marfurt, Kurt J. und Burkhalter, Roger und Cassel, Murphy und Soreghan, Gerilyn S.",
    title = "CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS AS AN AID TO BIOSTRATIGRAPHY AND MICROPALEONTOLOGY: A TEST ON LATE PALEOZOIC MICROFOSSILS",
    year = "2020",
    journal = "Palaios",
    abstract = "ZUSAMMENFASSUNG Die genaue taxonomische Klassifizierung von Mikrofossilien in dünnen Schnitten ist ein wichtiges biostratigraphisches Verfahren. Da paläontologische Expertise in der Regel auf bestimmte taxonomische Gruppen beschränkt ist und Experten nicht in allen Institutionen anwesend sind, leiden Geowissenschaftsforscher oft unter dem Mangel an schnellem Zugang zu kritischem taxonomischem Wissen für biostratigraphische Analysen. Darüber hinaus stellt die abnehmende Betonung von Ausbildung und Training in der Systematik eine große Herausforderung für die Zukunft der Biostratigraphie und damit verbundener Vorhaben dar, die auf der Systematik beruhen. Hier präsentieren wir einen maschinellen Lernansatz zur Klassifizierung und Organisation von Fusuliniden – mikroskopischen Indexfossilien für das späte Paläozoikum. Die von uns eingesetzte Technik hat das Potenzial, solch wichtiges taxonomisches Wissen in Modellen zu nutzen, die zur Erkennung und Kategorisierung von Fossilienproben angewendet werden können. Unsere Ergebnisse zeigen, dass Convolutional Neural Network-Modelle bei ausreichenden Bildern und Training Fusuliniden mit hohem Genauigkeitsgrad korrekt identifizieren können. Anhaltende Bemühungen zur Digitalisierung biologischer und paläontologischer Sammlungen in zahlreichen Museen sowie die Übernahme von maschinellem Lernen durch Paläontologen können die Entwicklung von hochgenauen und benutzerfreundlichen Klassifizierungswerkzeugen ermöglichen und somit biostratigraphische Analysen durch Nicht-Experten erleichtern sowie die Kreuzvalidierung disparater Sammlungen weltweit ermöglichen. Die Automatisierung der Klassifizierungsarbeit würde es auch erfahrenen Paläontologen und anderen ermöglichen, ihre Bemühungen auf die Erforschung komplexerer Interpretationen und Konzepte zu konzentrieren.",
    url = "https://doi.org/10.2110/palo.2019.102",
    doi = "10.2110/palo.2019.102",
    openalex = "W3095972551",
    references = "doi101007s112630150816y, doi101038nature14539, doi101038nature21056, doi101109cvpr20157298594, doi101109cvpr2016308, doi101109cvpr2017243, doi101109cvpr201800474, doi101109tkde2009191, doi1011453065386, openalexw2095705004"
}

@article{doi101007s11042022138102,
    author = "Özer, İlyas und Ozer, Caner Kaya und Karaca, Ali Can und Görür, Kutlucan und Koçak, İsmail und Çetin, Onursal",
    title = "Species-level microfossil identification for globotruncana genus using hybrid deep learning algorithms from the scratch via a low-cost light microscope imaging",
    year = "2022",
    journal = "Multimedia Tools and Applications",
    url = "https://doi.org/10.1007/s11042-022-13810-2",
    doi = "10.1007/s11042-022-13810-2",
    openalex = "W4297347739",
    references = "doi1010160031018288900302, doi101016jcompbiomed201806002, doi101016jimu2020100412, doi101016jmeasurement2021109094, doi101016jtree200807015, doi101016s0001299878800142, doi101017pab202214, doi101109access20213060654, doi1021037atm20200244, doi102110palo2019102, doi103390make1030048, doi105121ijdkp20155201"
}

Mikrofossile Fischzähne, als Ichthyolithen bekannt, stellen eine wesentliche Einschränkung für das Ablagerungsalter und die Umwelt von Tiefseesedimenten dar, insbesondere pelagische Tone, bei denen silizium- und kalkhaltige Mikrofossilien selten beobachtet werden. Allerdings erfordern traditionelle Methoden zur Beobachtung von Ichthyolithen erhebliche Zeit und manuelle Arbeit, was ihre breitere Anwendung behindern kann. In dieser Studie haben wir ein System entwickelt, um Ichthyolithen in mikroskopischen Bildern automatisch zu erkennen, indem zwei Open-Source-Deep-Learning-Modelle kombiniert werden. Zunächst werden die Bereiche für Ichthyolithen innerhalb der mikroskopischen Bilder durch das Instanzsegmentierungsmodell Mask R–CNN vorhergesagt. Anschließend werden alle detektierten Bereiche mit dem Bildklassifizierungsmodell EfficientNet-V2 neu klassifiziert, um die Klassen genauer zu bestimmen. Im Vergleich zur alleinigen Verwendung des Mask R–CNN-Modells bietet das kombinierte System eine deutlich höhere Leistung (89,0 % Präzision, 78,6 % Recall und eine F1-Score von 83,5 %), was die Nützlichkeit des Systems demonstriert. Unser System kann auch die Längen der detektierten Zähne vorhersagen, wobei mehr als 90 % der vorhergesagten Längen innerhalb von ±20 % der gemessenen Länge liegen. Dieses System bietet einen neuen, automatisierten und zuverlässigen Ansatz für die Erkennung und Längenmessung von Ichthyolithen aus Mikroskopbildern, der in einer Reihe von paläoozeanographischen und paläoökologischen Kontexten angewendet werden kann.

@article{doi101016jacags2022100092,
    author = "Mimura, Kazuhide und Minabe, Shugo und Nakamura, Kentaro und Yasukawa, Kazutaka und Ohta, Junichiro und Kato, Yasuhiro",
    title = "Automatisierte Erkennung von Mikrofossilien-Fischzähnen aus Folienbildern unter Verwendung kombinierter Deep-Learning-Modelle",
    year = "2022",
    journal = "Applied Computing and Geosciences",
    abstract = "Mikrofossile Fischzähne, als Ichthyolithen bekannt, stellen eine wesentliche Einschränkung für das Ablagerungsalter und die Umwelt von Tiefseesedimenten dar, insbesondere pelagische Tone, bei denen silizium- und kalkhaltige Mikrofossilien selten beobachtet werden. Allerdings erfordern traditionelle Methoden zur Beobachtung von Ichthyolithen erhebliche Zeit und manuelle Arbeit, was ihre breitere Anwendung behindern kann. In dieser Studie haben wir ein System entwickelt, um Ichthyolithen in mikroskopischen Bildern automatisch zu erkennen, indem zwei Open-Source-Deep-Learning-Modelle kombiniert werden. Zunächst werden die Bereiche für Ichthyolithen innerhalb der mikroskopischen Bilder durch das Instanzsegmentierungsmodell Mask R–CNN vorhergesagt. Anschließend werden alle detektierten Bereiche mit dem Bildklassifizierungsmodell EfficientNet-V2 neu klassifiziert, um die Klassen genauer zu bestimmen. Im Vergleich zur alleinigen Verwendung des Mask R–CNN-Modells bietet das kombinierte System eine deutlich höhere Leistung (89,0\% Präzision, 78,6\% Recall und eine F1-Score von 83,5\%), was die Nützlichkeit des Systems demonstriert. Unser System kann auch die Längen der detektierten Zähne vorhersagen, wobei mehr als 90\% der vorhergesagten Längen innerhalb von ±20\% der gemessenen Länge liegen. Dieses System bietet einen neuen, automatisierten und zuverlässigen Ansatz für die Erkennung und Längenmessung von Ichthyolithen aus Mikroskopbildern, der in einer Reihe von paläoozeanographischen und paläoökologischen Kontexten angewendet werden kann.",
    url = "https://doi.org/10.1016/j.acags.2022.100092",
    doi = "10.1016/j.acags.2022.100092",
    openalex = "W4292411406",
    references = "doi1010292018gc007584, doi10103824322, doi101038nature06588, doi101038ngeo1185, doi101038s41598018239485, doi101098rspb20181194, doi101109access20182874767, doi101109cvpr1994323798, doi101109tpami20182844175, doi101126scienceaba6853, doi102110palo2019102, doi102113gsjfr192164"
}

Verschiedene Mikrofossilien aus dem frühen Kambrium liefern entscheidende Hinweise zum Verständnis der Kambrium-Explosion und des Ursprungs der Tierstämme. Allerdings sind Exemplare mit wichtigen anatomischen Strukturen extrem selten, und die Effizienz, solche Fossilien durch traditionelle manuelle Auswahl unter einem Mikroskop zu finden, ist sehr gering. Ein solcher Widerspruch hat die Durchbrüche in der Mikropaläontologie lange gehemmt. Hier schlagen wir eine Lösung vor, um spezifische Taxa von Kambrium-Mikrofossilien zu identifizieren, indem wir ein Modell verwenden, das auf natürlichen Bilddatensätzen vorab trainiert wurde, und es auf den Bereich der paläontologischen künstlichen Intelligenz übertragen. Die Methode verwendet ein 34-Schichten tiefes Residual-Neuronales Netz als zugrunde liegendes Rahmenwerk, migriert das auf ImageNet vorab trainierte Modell, friert die Parameter des niederschichtigen Netzwerks ein und trainiert die Parameter des hochschichtigen Netzwerks neu, um ein Mikrofossil-Bilderkennungsmodell zu erstellen. Wir erstellten Trainingsdatensätze mit zufällig ausgewählten Bildern unterschiedlicher Anzahl für jedes Taxon. Unsere Experimente zeigen, dass die durchschnittliche Erkennungsgenauigkeit für spezifische Taxa von Kambrium-Mikrofossilien (50 Bilder pro Taxon) höher als 0,97 ist und sie mit nur drei Trainingsproben pro Taxon auf 0,85 steigen kann. Vergleichsanalysen zeigen, dass unsere Ergebnisse viel besser sind als die verschiedener verbreiteter Methoden, wie z. B. des transponierten convolutional neural network (TCNN). Dies demonstriert die Machbarkeit, natürliche Bilder (ImageNet) für das Training von Mikrofossil-Erkennungsmodellen zu verwenden, und bietet ein vielversprechendes Werkzeug für die Entdeckung seltener Fossilien.

@article{doi103390biology12010016,
    author = "Wang, Bin und Sun, Ruyue und Yang, Xiaoguang und Niu, Ben und Zhang, Tao und Zhao, Yuandi und Zhang, Yuanhui und Zhang, Yiheng und Han, Jian",
    title = "Recognition of Rare Microfossils Using Transfer Learning and Deep Residual Networks.",
    year = "2022",
    journal = "Biology",
    abstract = "Various microfossils from the early Cambrian provide crucial clues for understanding the Cambrian explosion and the origin of animal phyla. However, specimens with important anatomical structures are extremely rare and the efficiency of retrieving such fossils by traditional manual selection under a microscope is quite low. Such a contradiction has hindered breakthroughs in micropaleontology for a long time. Here, we propose a solution for identifying specific taxa of Cambrian microfossils using only a few available specimens by transferring a model pre-trained on natural image datasets to the field of paleontological artificial intelligence. The method employs a 34-layer deep residual neural network as the underlying framework, migrates the ImageNet pre-trained model, freezes the low-layer network parameters and retrains the high-layer parameters to build a microfossil image recognition model. We built training sets with randomly selected images of varied number for each taxon. Our experiments show that the average recognition accuracy for specific taxa of Cambrian microfossils (50 images for each taxon) is higher than 0.97 and it can reach 0.85 with only three training samples per taxon. Comparative analyses indicate that our results are much better than those of various prevalent methods, such as the transpose convolutional neural network (TCNN). This demonstrates the feasibility of using natural images (ImageNet) for the training of microfossil recognition models and provides a promising tool for the discovery of rare fossils.",
    url = "https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC9854841/",
    doi = "10.3390/biology12010016",
    openalex = "W4312186694",
    pmcid = "PMC9854841",
    pmid = "36671708",
    references = "doi101007978303001424727, doi101007978354031865125, doi101007s112630150816y, doi1011095726791, doi101109cvpr20095206848, doi101109cvpr2014222, doi101109cvpr20157298594, doi101109cvpr2016308, doi101109cvpr201690, doi101109tkde2009191, doi102110palo2019102"
}

In diesem Papier beschreiben wir die drei Datensätze, die verwendet wurden, um Deep-Learning-Modelle zum Erkennen von Mikrofossilien von Fischzähnen zu trainieren, zu validieren und zu testen. Der erste Datensatz wurde zum Training und zur Validierung eines Mask R-CNN-Modells erstellt, um Fischzähne in den Bildern zu erkennen, die mit dem Mikroskop aufgenommen wurden. Der Trainingsdatensatz enthielt 866 Bilder und eine Annotationsdatei; der Validierungsdatensatz enthielt 92 Bilder und eine Annotationsdatei. Der zweite Datensatz wurde zum Training und zur Validierung von EfficientNet-V2-Modellen erstellt; er umfasste 17.400 Bilder von Zähnen und 15.036 Bilder, die nur Rauschen enthielten (Partikel außer Zähnen). Der dritte Datensatz wurde erstellt, um die Leistung eines Systems zu bewerten, das ein Mask R-CNN-Modell und ein EfficientNet-V2-Modell kombiniert; er enthielt 5177 Bilder mit Annotationsdateien für die Positionen von 431 Zähnen innerhalb der Bilder.

@article{doi101016jdib2023108940,
    author = "Mimura, Kazuhide und Nakamura, Kentaro",
    title = "Datensätze zum Training und zur Validierung eines auf Deep Learning basierenden Systems zur Erkennung von Mikrofossilien von Fischzähnen aus Folienbildern",
    year = "2023",
    journal = "Data in Brief",
    abstract = "In diesem Papier beschreiben wir die drei Datensätze, die verwendet wurden, um Deep-Learning-Modelle zum Erkennen von Mikrofossilien von Fischzähnen zu trainieren, zu validieren und zu testen. Der erste Datensatz wurde zum Training und zur Validierung eines Mask R-CNN-Modells erstellt, um Fischzähne in den Bildern zu erkennen, die mit dem Mikroskop aufgenommen wurden. Der Trainingsdatensatz enthielt 866 Bilder und eine Annotationsdatei; der Validierungsdatensatz enthielt 92 Bilder und eine Annotationsdatei. Der zweite Datensatz wurde zum Training und zur Validierung von EfficientNet-V2-Modellen erstellt; er umfasste 17.400 Bilder von Zähnen und 15.036 Bilder, die nur Rauschen enthielten (Partikel außer Zähnen). Der dritte Datensatz wurde erstellt, um die Leistung eines Systems zu bewerten, das ein Mask R-CNN-Modell und ein EfficientNet-V2-Modell kombiniert; er enthielt 5177 Bilder mit Annotationsdateien für die Positionen von 431 Zähnen innerhalb der Bilder.",
    url = "https://doi.org/10.1016/j.dib.2023.108940",
    doi = "10.1016/j.dib.2023.108940",
    openalex = "W4318612738",
    references = "doi101016jacags2022100092"
}

Die Anwendbarkeit digitaler Bildgebungstechniken und maschineller Lernmodelle auf paläontologische Datensätze untersucht die Möglichkeit, Mikrofossilien, die aus Gesteinsproben extrahiert wurden, vorherzusagen, anstatt die traditionellen Identifizierungsmethoden unter dem Mikroskop einzeln über einen Fachexperten durchzuführen. Diese Prozesse, einschließlich der Kennzeichnung, werden jedoch manuell durchgeführt und sind besonders bei vielen Mengen und der Vielfalt komplexer morphologischer Mikrofossilien sehr zeitaufwändig. In dieser Arbeit schlagen wir einen Transfer-Learning-Rahmenwerk auf Basis eines benutzerdefinierten CNN-Modells (Convolutional Neural Network) und verschiedener vortrainierter tiefer Modelle (ResNet50, Xception, InceptionV3, VGG6, MobileNet) vor, die mit Millionen von Bildern für das Globotruncanita genus und das Globotruncana genus in der Genus-Level- und Species-Level-Vorhersage trainiert wurden. Der zweite Hauptvorteil unseres Rahmens besteht darin, bessere und robustere Entscheidungen für eine begrenzte Anzahl von Mikrofossil-Bildern zu liefern, die mit der kostengünstigen Lichtmikroskop-Bildgebungstechnologie erfasst wurden. Der Vergleich der verschiedenen Methoden wurde mit unterschiedlichen Leistungsmetriken bewertet, und die Beobachtung des Rahmens ergab hohe Vorhersageergebnisse, die bis zu den Ergebnissen (>99 % Genauigkeit und > 0.99 AUC-Score für Genus-Level/>81 % Genauigkeit und > 0.89 AUC-Score für Species-Level) reichen. Soweit uns bekannt ist, ist diese Forschungsstudie der erste Versuch, ein Transfer-Learning-Rahmenwerk zu untersuchen, um das Globotruncanita genus und das Globotruncana genus Familien auf Genus-Level und Species-Level Mikrofossilien vorherzusagen. Insgesamt kann es die bestehende Literatur zur paläontologischen Wissenschaft und automatisierten/schnellen Klassifizierung erweitern.

@article{doi101016jjestch2023101589,
    author = "Özer, İlyas und Koçak, İsmail und Çetin, Onursal und Karaca, Ali Can und Ozer, Caner Kaya und Görür, Kutlucan",
    title = "Towards investigation of transfer learning framework for Globotruncanita genus und Globotruncana genus Mikrofossilien in Genus-Level und Species-Level prediction",
    year = "2023",
    journal = "Engineering Science and Technology an International Journal",
    abstract = "Die Anwendbarkeit digitaler Bildgebungstechniken und maschineller Lernmodelle auf paläontologische Datensätze untersucht die Möglichkeit, Mikrofossilien, die aus Gesteinsproben extrahiert wurden, vorherzusagen, anstatt die traditionellen Identifizierungsmethoden unter dem Mikroskop einzeln über einen Fachexperten durchzuführen. Diese Prozesse, einschließlich der Kennzeichnung, werden jedoch manuell durchgeführt und sind besonders bei vielen Mengen und der Vielfalt komplexer morphologischer Mikrofossilien sehr zeitaufwändig. In dieser Arbeit schlagen wir einen Transfer-Learning-Rahmenwerk auf Basis eines benutzerdefinierten CNN-Modells (Convolutional Neural Network) und verschiedener vortrainierter tiefer Modelle (ResNet50, Xception, InceptionV3, VGG6, MobileNet) vor, die mit Millionen von Bildern für das Globotruncanita genus und das Globotruncana genus in der Genus-Level- und Species-Level-Vorhersage trainiert wurden. Der zweite Hauptvorteil unseres Rahmens besteht darin, bessere und robustere Entscheidungen für eine begrenzte Anzahl von Mikrofossil-Bildern zu liefern, die mit der kostengünstigen Lichtmikroskop-Bildgebungstechnologie erfasst wurden. Der Vergleich der verschiedenen Methoden wurde mit unterschiedlichen Leistungsmetriken bewertet, und die Beobachtung des Rahmens ergab hohe Vorhersageergebnisse, die bis zu den Ergebnissen (>99 \% Genauigkeit und > 0.99 AUC-Score für Genus-Level/>81 \% Genauigkeit und > 0.89 AUC-Score für Species-Level) reichen. Soweit uns bekannt ist, ist diese Forschungsstudie der erste Versuch, ein Transfer-Learning-Rahmenwerk zu untersuchen, um das Globotruncanita genus und das Globotruncana genus Familien auf Genus-Level und Species-Level Mikrofossilien vorherzusagen. Insgesamt kann es die bestehende Literatur zur paläontologischen Wissenschaft und automatisierten/schnellen Klassifizierung erweitern.",
    url = "https://doi.org/10.1016/j.jestch.2023.101589",
    doi = "10.1016/j.jestch.2023.101589",
    openalex = "W4389387865",
    references = "doi103390biology12010016"
}

Mikrofossilien von Fischzähnen und Denticles, sogenannte Ichthyolithen, liefern entscheidende Informationen für Ablagerungszeiten, paläoumweltbedingungen und marine Ökosysteme, insbesondere in pelagischen Bereichen. Allerdings ist aufgrund ihrer geringen Größe und Seltenheit die Analyse großer Mengen von Ichthyolithen aus Sedimentproben zeitaufwändig und schwierig, was ihre Verwendung in wissenschaftlichen Studien einschränkt. Hier stellen wir eine Methode vor, um Ichthyolithen aus mikroskopischen Bildern automatisch mit einer Deep-Learning-Technik der Objekterkennung zu erkennen. Wir haben YOLO-v7, eine der neuesten Objekterkennungsarchitekturen, angewendet und mehrere Modelle unter verschiedenen Bedingungen trainiert. Das Modell, das unter geeigneten Bedingungen mit einem ursprünglichen Datensatz trainiert wurde, erreichte einen F1-Score von 0,87. Anschließend haben wir den Datensatz effizient mit dem vorab trainierten Modell verbessert. Wir validierten die praktische Anwendbarkeit des Modells, indem wir die Anzahl der vom Modell erkannten Ichthyolithen mit denen verglichen haben, die manuell gezählt wurden. Dies zeigte, dass das beste Modell die Anzahl der dreieckigen Zähne ohne manuelle Überprüfung vorhersagen kann, sowie die der Denticles und unregelmäßig geformten Zähne mit manueller Überprüfung. Diese Objekterkennungsmethode kann die Anwendbarkeit von Deep Learning auf eine breitere Palette von Mikrofossilien erweitern und hat das Potenzial, die räumlich-zeitliche Auflösung von Ichthyolith-Aufzeichnungen für Anwendungen in verschiedenen Disziplinen drastisch zu erhöhen.

@misc{doi1022541essoar16850034003413762v1,
    author = "Mimura, Kazuhide und Nakamura, Kentaro und Yasukawa, Kazutaka und Sibert, Elizabeth C und Ohta, Junichiro und Kitazawa, Takahiro und Kato, Yasuhiro",
    title = "Anwendbarkeit der Objekterkennung für die Mikrofossil-Forschung: Implikationen von Deep-Learning-Modellen zur Erkennung von Mikrofossil-Fischzähnen und -Denticles unter Verwendung von YOLO-v7",
    year = "2023",
    abstract = "Mikrofossilien von Fischzähnen und Denticles, sogenannte Ichthyolithen, liefern entscheidende Informationen für Ablagerungszeiten, paläoumweltbedingungen und marine Ökosysteme, insbesondere in pelagischen Bereichen. Allerdings ist aufgrund ihrer geringen Größe und Seltenheit die Analyse großer Mengen von Ichthyolithen aus Sedimentproben zeitaufwändig und schwierig, was ihre Verwendung in wissenschaftlichen Studien einschränkt. Hier stellen wir eine Methode vor, um Ichthyolithen aus mikroskopischen Bildern automatisch mit einer Deep-Learning-Technik der Objekterkennung zu erkennen. Wir haben YOLO-v7, eine der neuesten Objekterkennungsarchitekturen, angewendet und mehrere Modelle unter verschiedenen Bedingungen trainiert. Das Modell, das unter geeigneten Bedingungen mit einem ursprünglichen Datensatz trainiert wurde, erreichte einen F1-Score von 0,87. Anschließend haben wir den Datensatz effizient mit dem vorab trainierten Modell verbessert. Wir validierten die praktische Anwendbarkeit des Modells, indem wir die Anzahl der vom Modell erkannten Ichthyolithen mit denen verglichen haben, die manuell gezählt wurden. Dies zeigte, dass das beste Modell die Anzahl der dreieckigen Zähne ohne manuelle Überprüfung vorhersagen kann, sowie die der Denticles und unregelmäßig geformten Zähne mit manueller Überprüfung. Diese Objekterkennungsmethode kann die Anwendbarkeit von Deep Learning auf eine breitere Palette von Mikrofossilien erweitern und hat das Potenzial, die räumlich-zeitliche Auflösung von Ichthyolith-Aufzeichnungen für Anwendungen in verschiedenen Disziplinen drastisch zu erhöhen.",
    url = "https://doi.org/10.22541/essoar.168500340.03413762/v1",
    doi = "10.22541/essoar.168500340.03413762/v1",
    openalex = "W4378226227",
    references = "doi101016jacags2022100092"
}

Zusammenfassung Mikrofossilien von Fischzähnen und Denticles, als Ichthyolithen bezeichnet, liefern entscheidende Informationen für Ablagerungszeiten, paläoumweltbedingungen und marine Ökosysteme, insbesondere in pelagischen Bereichen. Allerdings ist aufgrund ihrer geringen Größe und Seltenheit die Analyse großer Mengen von Ichthyolithen aus Sedimentproben zeitaufwändig und schwierig, was ihre Verwendung in wissenschaftlichen Studien einschränkt. Hier schlagen wir eine Methode vor, um Ichthyolithen automatisch aus mikroskopischen Bildern mit einer Deep-Learning-Technik zu erkennen. Wir haben YOLO‐v7, eine der neuesten Objekterkennungsarchitekturen, angewendet und mehrere Modelle unter verschiedenen Bedingungen trainiert. Das Modell, das unter geeigneten Bedingungen mit einem ursprünglichen Datensatz trainiert wurde, erreichte einen F1-Score von 0,87. Anschließend haben wir den Datensatz effizient mit dem vorab trainierten Modell verbessert. Wir haben die praktische Anwendbarkeit des Modells validiert, indem wir die Anzahl der vom Modell erkannten Ichthyolithen mit der manuell gezählten Anzahl verglichen. Dies zeigte, dass das beste Modell die Anzahl der dreieckigen Zähne, Denticles und unregelmäßig geformter Zähne mit minimalem menschlichem Eingreifen vorhersagen kann. Diese Objekterkennungsmethode kann die Anwendbarkeit von Deep Learning auf ein breiteres Spektrum von Mikrofossilien erweitern und hat das Potenzial, die räumlich-zeitliche Auflösung von Ichthyolith-Aufzeichnungen für Anwendungen in verschiedenen Disziplinen drastisch zu erhöhen.

@article{doi1010292023ea003122,
    author = "Mimura, Kazuhide und Nakamura, Kentaro und Yasukawa, Kazutaka und Sibert, Elizabeth C und Ohta, Junichiro und Kitazawa, Taro und Kato, Yasuhiro",
    title = "Anwendbarkeit der Objekterkennung für die Mikrofossil-Forschung: Implikationen von Deep-Learning-Modellen zur Erkennung von Mikrofossil-Fischzähnen und -Denticles unter Verwendung von YOLO‐v7",
    year = "2024",
    journal = "Earth and Space Science",
    abstract = "Zusammenfassung Mikrofossilien von Fischzähnen und Denticles, als Ichthyolithen bezeichnet, liefern entscheidende Informationen für Ablagerungszeiten, paläoumweltbedingungen und marine Ökosysteme, insbesondere in pelagischen Bereichen. Allerdings ist aufgrund ihrer geringen Größe und Seltenheit die Analyse großer Mengen von Ichthyolithen aus Sedimentproben zeitaufwändig und schwierig, was ihre Verwendung in wissenschaftlichen Studien einschränkt. Hier schlagen wir eine Methode vor, um Ichthyolithen automatisch aus mikroskopischen Bildern mit einer Deep-Learning-Technik zu erkennen. Wir haben YOLO‐v7, eine der neuesten Objekterkennungsarchitekturen, angewendet und mehrere Modelle unter verschiedenen Bedingungen trainiert. Das Modell, das unter geeigneten Bedingungen mit einem ursprünglichen Datensatz trainiert wurde, erreichte einen F1-Score von 0,87. Anschließend haben wir den Datensatz effizient mit dem vorab trainierten Modell verbessert. Wir haben die praktische Anwendbarkeit des Modells validiert, indem wir die Anzahl der vom Modell erkannten Ichthyolithen mit der manuell gezählten Anzahl verglichen. Dies zeigte, dass das beste Modell die Anzahl der dreieckigen Zähne, Denticles und unregelmäßig geformter Zähne mit minimalem menschlichem Eingreifen vorhersagen kann. Diese Objekterkennungsmethode kann die Anwendbarkeit von Deep Learning auf ein breiteres Spektrum von Mikrofossilien erweitern und hat das Potenzial, die räumlich-zeitliche Auflösung von Ichthyolith-Aufzeichnungen für Anwendungen in verschiedenen Disziplinen drastisch zu erhöhen.",
    url = "https://doi.org/10.1029/2023ea003122",
    doi = "10.1029/2023ea003122",
    openalex = "W4391127389",
    references = "doi101016jacags2022100092"
}

Tiefseeschlamm, der mit Seltenerd-Elementen (REE) angereichert ist, wird als REE-reicher Schlamm bezeichnet und stellt eine vielversprechende Bodenschichtmineralressource dar. Eine zehnjährige Untersuchung hat ergeben, dass der Schlamm mit der höchsten REE-Konzentration im pelagischen Bereich des westlichen Nordpazifiks vorkommt, und zwar in zwei Schichten mit erhöhter REE-Konzentration. Vorherige Analysen von Sedimenten haben mehrere Perioden erheblicher REE-Anreicherung aufgezeigt, wobei die erste (jüngste) REE-Anreicherung durch die globale Abkühlung während des Eozän–Oligozän-Klimawechsels ausgelöst wurde. Der Ablagerungsmechanismus älterer REE-Spitzen bleibt jedoch unklar. Fischreste sind der Hauptbestandteil von REE in Tiefseesedimenten. In dieser Studie wurden die Mikrofossilien von Fischzähnen und Dornen, sogenannte Ichthyolithen, beobachtet, um die Ablagerungszeiten von REE-angereicherten Schichten mit unbekannter Entstehung zu bestimmen. Durch die Unterstützung des tiefen Lernens wurden mehr als 40.000 Ichthyolithen beobachtet, und es wurde festgestellt, dass die zweite (ältere) REE-Anreicherung im frühen Eozän stattfand, als das Klima der Erde außerordentlich warm war. Der warme Ozean könnte die Effizienz des trophischen Transfers erhöht haben, was zu einer erhöhten Zufuhr von Fischresten und somit von REE zum Meeresboden führte. Daher könnte das paläogene Hothouse vorteilhaft für die Produktion wertvoller Bodenschichtmineralressourcen gewesen sein.

@misc{doi1022541essoar17180494338756240v1,
    author = "Mimura, Kazuhide und Kitazawa, Takahiro und Nakamura, Kentaro und Yasukawa, Kazutaka und Kuwahara, Yusuke und Ohta, Junichiro und Kato, Yasuhiro",
    title = "Tiefseeseltenerdmineralien, die im frühen Eozän im Hothouse-Ozean entstanden: Erkenntnisse aus tiefenlernbasierten Beobachtungen von Mikrofossilien",
    year = "2024",
    abstract = "Tiefseeschlamm, der mit Seltenerd-Elementen (REE) angereichert ist, wird als REE-reicher Schlamm bezeichnet und stellt eine vielversprechende Bodenschichtmineralressource dar. Eine zehnjährige Untersuchung hat ergeben, dass der Schlamm mit der höchsten REE-Konzentration im pelagischen Bereich des westlichen Nordpazifiks vorkommt, und zwar in zwei Schichten mit erhöhter REE-Konzentration. Vorherige Analysen von Sedimenten haben mehrere Perioden erheblicher REE-Anreicherung aufgezeigt, wobei die erste (jüngste) REE-Anreicherung durch die globale Abkühlung während des Eozän–Oligozän-Klimawechsels ausgelöst wurde. Der Ablagerungsmechanismus älterer REE-Spitzen bleibt jedoch unklar. Fischreste sind der Hauptbestandteil von REE in Tiefseesedimenten. In dieser Studie wurden die Mikrofossilien von Fischzähnen und Dornen, sogenannte Ichthyolithen, beobachtet, um die Ablagerungszeiten von REE-angereicherten Schichten mit unbekannter Entstehung zu bestimmen. Durch die Unterstützung des tiefen Lernens wurden mehr als 40.000 Ichthyolithen beobachtet, und es wurde festgestellt, dass die zweite (ältere) REE-Anreicherung im frühen Eozän stattfand, als das Klima der Erde außerordentlich warm war. Der warme Ozean könnte die Effizienz des trophischen Transfers erhöht haben, was zu einer erhöhten Zufuhr von Fischresten und somit von REE zum Meeresboden führte. Daher könnte das paläogene Hothouse vorteilhaft für die Produktion wertvoller Bodenschichtmineralressourcen gewesen sein.",
    url = "https://doi.org/10.22541/essoar.171804943.38756240/v1",
    doi = "10.22541/essoar.171804943.38756240/v1",
    openalex = "W4399480274",
    references = "doi101016jacags2022100092"
}

Zusammenfassung Tiefseeschlamm, der mit Seltenerd-Elementen (REE) angereichert ist, wird als REE-reicher Schlamm bezeichnet und stellt eine vielversprechende Meeresboden-Mineralressource dar. Daten aus einer zehnjährigen Untersuchung haben gezeigt, dass der Schlamm mit der höchsten REE-Konzentration im pelagischen Bereich des westlichen Nordpazifiks vorkommt, mit mindestens zwei Schichten erhöhter REE-Konzentration. Vorherige Analysen von Sedimenten haben mehrere Perioden erheblicher REE-Anreicherung aufgezeigt, wobei die jüngere REE-Anreicherung durch die globale Abkühlung während des Eozän–Oligozän-Klimatransition ausgelöst wurde. Der Ablagerungsmechanismus älterer REE-Spitzen bleibt jedoch unklar. Fischreste sind der Hauptwirt von REE in Tiefseesedimenten. In dieser Studie wurden Ichthyolithen, die Mikrofossilien von Fischzähnen und Denticeln, beobachtet, um die Ablagerungszeiten von REE-angereicherten (z. B. Gesamt-REE-Gehalt übersteigend 2.000 ppm) Schichten mit unbekannter Genese einzuschränken. Gestützt durch tiefes Lernen wurden mehr als 40.000 Ichthyolithen beobachtet, und die ältere REE-Anreicherung wurde als im frühen Eozän stattgefunden, als das Erdklima außerordentlich warm war. Der warme Ozean könnte die Effizienz des trophischen Transfers erhöht haben, was zu einer erhöhten Zufuhr von Fischresten und somit von REE zum Meeresboden führte. Daher könnte das paläogene Hothouse vorteilhaft für die Produktion wertvoller Meeresboden-Mineralressourcen gewesen sein.

@article{doi1010292024pa004938,
    author = "Mimura, Kazuhide und Kitazawa, Taro und Nakamura, Kentaro und Yasukawa, Kazutaka und Kuwahara, Yusuke und Ohta, Junichiro und Kato, Yasuhiro",
    title = "Tiefsee-Seltenerd-Mineralressourcen, die im frühen Eozän im Hothouse-Ozean entstanden: Erkenntnisse aus tiefenlernbasierten Mikrofossilbeobachtungen",
    year = "2025",
    journal = "Paleoceanographie und Paläoklimatologie",
    abstract = "Zusammenfassung Tiefseeschlamm, der mit Seltenerd-Elementen (REE) angereichert ist, wird als REE-reicher Schlamm bezeichnet und stellt eine vielversprechende Meeresboden-Mineralressource dar. Daten aus einer zehnjährigen Untersuchung haben gezeigt, dass der Schlamm mit der höchsten REE-Konzentration im pelagischen Bereich des westlichen Nordpazifiks vorkommt, mit mindestens zwei Schichten erhöhter REE-Konzentration. Vorherige Analysen von Sedimenten haben mehrere Perioden erheblicher REE-Anreicherung aufgezeigt, wobei die jüngere REE-Anreicherung durch die globale Abkühlung während des Eozän–Oligozän-Klimatransition ausgelöst wurde. Der Ablagerungsmechanismus älterer REE-Spitzen bleibt jedoch unklar. Fischreste sind der Hauptwirt von REE in Tiefseesedimenten. In dieser Studie wurden Ichthyolithen, die Mikrofossilien von Fischzähnen und Denticeln, beobachtet, um die Ablagerungszeiten von REE-angereicherten (z. B. Gesamt-REE-Gehalt übersteigend 2.000 ppm) Schichten mit unbekannter Genese einzuschränken. Gestützt durch tiefes Lernen wurden mehr als 40.000 Ichthyolithen beobachtet, und die ältere REE-Anreicherung wurde als im frühen Eozän stattgefunden, als das Erdklima außerordentlich warm war. Der warme Ozean könnte die Effizienz des trophischen Transfers erhöht haben, was zu einer erhöhten Zufuhr von Fischresten und somit von REE zum Meeresboden führte. Daher könnte das paläogene Hothouse vorteilhaft für die Produktion wertvoller Meeresboden-Mineralressourcen gewesen sein.",
    url = "https://doi.org/10.1029/2024pa004938",
    doi = "10.1029/2024pa004938",
    openalex = "W4409647536",
    references = "doi101016jacags2022100092"
}

Während tiefe Lernverfahren, insbesondere die Bildklassifizierung mittels tiefen Lernens, weiterentwickelt werden, wurde festgestellt, dass bei der Anwendung dieser Verfahren in geologischen Studien ein großer Zeitabstand besteht. Kürzlich hat eine neue Architektur namens Vision Transformer (ViT), die eine Alternative zu Convolutional Neural Networks (CNN) darstellt, erhebliche Aufmerksamkeit erregt. Darüber hinaus wurde vorgeschlagen, dass das Vorab-Training von Klassifikationsmodellen unter Verwendung mathematisch generierter Bilder anstelle von echten Bildern, so genanntes formula-driven supervised learning (FDSL), eine vergleichbare oder sogar höhere Leistung beim visuellen Verständnis erzielt. In dieser Studie haben wir diese neuen Techniken auf die Klassifizierung von Mikrofossilien (Radiolarien) angewendet. Im Vergleich zu einem früheren CNN-Modell erreichte das auf ViT basierende Modell eine um 6–8 % höhere durchschnittliche Präzision. Im Durchschnitt war die Präzision der FDSL-vorab trainierten Modelle etwas höher als die der auf echten Bildern vorab trainierten Modelle. Daher schlagen wir vor, dass diese Techniken für die Bildklassifizierung in geologischen Aufgaben geeignet sein könnten.

@article{doi101038s4159802590988z,
    author = "Mimura, Kazuhide und Itaki, Takuya und Kataoka, Hirokatsu und Miyakawa, Ayumu",
    title = "Klassifizierung von Mikrofossil-Radiolarien mit fraktal vorab trainierten Vision-Transformern",
    year = "2025",
    journal = "Scientific Reports",
    abstract = "Während tiefe Lernverfahren, insbesondere die Bildklassifizierung mittels tiefen Lernens, weiterentwickelt werden, wurde festgestellt, dass bei der Anwendung dieser Verfahren in geologischen Studien ein großer Zeitabstand besteht. Kürzlich hat eine neue Architektur namens Vision Transformer (ViT), die eine Alternative zu Convolutional Neural Networks (CNN) darstellt, erhebliche Aufmerksamkeit erregt. Darüber hinaus wurde vorgeschlagen, dass das Vorab-Training von Klassifikationsmodellen unter Verwendung mathematisch generierter Bilder anstelle von echten Bildern, so genanntes formula-driven supervised learning (FDSL), eine vergleichbare oder sogar höhere Leistung beim visuellen Verständnis erzielt. In dieser Studie haben wir diese neuen Techniken auf die Klassifizierung von Mikrofossilien (Radiolarien) angewendet. Im Vergleich zu einem früheren CNN-Modell erreichte das auf ViT basierende Modell eine um 6–8 % höhere durchschnittliche Präzision. Im Durchschnitt war die Präzision der FDSL-vorab trainierten Modelle etwas höher als die der auf echten Bildern vorab trainierten Modelle. Daher schlagen wir vor, dass diese Techniken für die Bildklassifizierung in geologischen Aufgaben geeignet sein könnten.",
    url = "https://doi.org/10.1038/s41598-025-90988-z",
    doi = "10.1038/s41598-025-90988-z",
    openalex = "W4408201266",
    references = "doi101016jacags2022100092"
}