Tissue Segmentation of Brain MRI

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26220%2F14%3APU109849" target="_blank" >RIV/00216305:26220/14:PU109849 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://ieeexplore.ieee.org/document/7296361" target="_blank" >https://ieeexplore.ieee.org/document/7296361</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1109/TSP.2015.7296361" target="_blank" >10.1109/TSP.2015.7296361</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Tissue Segmentation of Brain MRI

Popis výsledku v původním jazyce

This work focuses on segmentation of magnetic resonance images of brain. The segmentation is based on assumption that in magnetic resonance images with high signal-to-noise ratio, the noise can be approximated by Gaussian. The method is tested on stand-alone simulated 2D MR images of healthy brain. The comparison between T1-weighted, T2-weighted and multiparametric images is performed. The proposed algorithm is used to segment brain images into three different tissues. For the proposed method, the best results were achieved for stand-alone T1-weighted images, while stand-alone T2-weighted images show the worst results. The achieved results slightly vary for particular tissue.

Název v anglickém jazyce

Tissue Segmentation of Brain MRI

Popis výsledku anglicky

This work focuses on segmentation of magnetic resonance images of brain. The segmentation is based on assumption that in magnetic resonance images with high signal-to-noise ratio, the noise can be approximated by Gaussian. The method is tested on stand-alone simulated 2D MR images of healthy brain. The comparison between T1-weighted, T2-weighted and multiparametric images is performed. The proposed algorithm is used to segment brain images into three different tissues. For the proposed method, the best results were achieved for stand-alone T1-weighted images, while stand-alone T2-weighted images show the worst results. The achieved results slightly vary for particular tissue.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

—

OECD FORD obor

20201 - Electrical and electronic engineering

Projekt

Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění

2015

Kód důvěrnosti údajů

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

Název statě ve sborníku

38th International Conference on Telecommunications and Signal Processing (TSP)

ISBN

978-1-4799-8497-8

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

4

Strana od-do

735-738

Název nakladatele

Neuveden

Místo vydání

Berlin

Místo konání akce

Berlín

Datum konání akce

1. 7. 2014

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

000375231000252