Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Multimodal image segmentation

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216224%3A14110%2F21%3A00123952" target="_blank" >RIV/00216224:14110/21:00123952 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://iopscience.iop.org/book/978-0-7503-3747-2/chapter/bk978-0-7503-3747-2ch27" target="_blank" >https://iopscience.iop.org/book/978-0-7503-3747-2/chapter/bk978-0-7503-3747-2ch27</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1088/978-0-7503-3747-2ch27" target="_blank" >10.1088/978-0-7503-3747-2ch27</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Multimodal image segmentation

  • Popis výsledku v původním jazyce

    In this chapter, the segmentation pipeline applicable on multimodal datasets is described, the advantages of segmentation over manual annotations are discussed and limitations of segmentation in multimodal setting are mentioned. Particular focus is given to the open-source tools with graphical user interface requiring no coding skills. Moreover, deep-learning approaches are discussed side-by-side with modelbased segmentation methods and their suitability is mentioned for various scenarios.

  • Název v anglickém jazyce

    Multimodal image segmentation

  • Popis výsledku anglicky

    In this chapter, the segmentation pipeline applicable on multimodal datasets is described, the advantages of segmentation over manual annotations are discussed and limitations of segmentation in multimodal setting are mentioned. Particular focus is given to the open-source tools with graphical user interface requiring no coding skills. Moreover, deep-learning approaches are discussed side-by-side with modelbased segmentation methods and their suitability is mentioned for various scenarios.

Klasifikace

  • Druh

    C - Kapitola v odborné knize

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    30224 - Radiology, nuclear medicine and medical imaging

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2021

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název knihy nebo sborníku

    Imaging Modalities for Biological and Preclinical Research: A Compendium, Volume 2

  • ISBN

    9780750337458

  • Počet stran výsledku

    12

  • Strana od-do

    „III.4.d-1“-„III.4.d-12“

  • Počet stran knihy

    398

  • Název nakladatele

    IOP Publishing

  • Místo vydání

    Bristol

  • Kód UT WoS kapitoly