3D LUNG SEGMENTATION SEGMENTATION USING MARKOV RANDOM FIELDS

Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26220%2F14%3APU109130" target="_blank" >RIV/00216305:26220/14:PU109130 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—

Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
3D LUNG SEGMENTATION SEGMENTATION USING MARKOV RANDOM FIELDS
Popis výsledku v původním jazyce
In this paper, Bayesian classification with Markov random fields is used for 3D Computed Tomography (3D CT) lung image segmentation and modified metropolis dynamic is employed as optimization algorithm. Lung tissue is well separated from the other tissues like a bones, muscles, surrounding soft tissue and fat. Segmentation is necessary for subsequent lung analysis (size, shape, lung contour, etc.), and lung blood-vessels, airways (bronchi, bronchioles) segmentation and tumour studies.
Název v anglickém jazyce
3D LUNG SEGMENTATION SEGMENTATION USING MARKOV RANDOM FIELDS
Popis výsledku anglicky
In this paper, Bayesian classification with Markov random fields is used for 3D Computed Tomography (3D CT) lung image segmentation and modified metropolis dynamic is employed as optimization algorithm. Lung tissue is well separated from the other tissues like a bones, muscles, surrounding soft tissue and fat. Segmentation is necessary for subsequent lung analysis (size, shape, lung contour, etc.), and lung blood-vessels, airways (bronchi, bronchioles) segmentation and tumour studies.

Rok uplatnění
2014
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku
Proceedings of the 20th Conference STUDENT EEICT 2014 Volume 3
ISBN
978-80-214-4924-4
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
5
Strana od-do
217-221
Název nakladatele
LITERA
Místo vydání
Brno
Místo konání akce
Brno
Datum konání akce
24. 4. 2014
Typ akce podle státní příslušnosti
CST - Celostátní akce
Kód UT WoS článku
—

Podobné výsledky(10)