3D segmentace tkání s využitím Markovských náhodných polí

Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26220%2F14%3APU110805" target="_blank" >RIV/00216305:26220/14:PU110805 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—

Jazyk výsledku
čeština
Název v původním jazyce
3D segmentace tkání s využitím Markovských náhodných polí
Popis výsledku v původním jazyce
Tento příspěvek se zabývá segmentací 3D obrazů plic pořízených pomocí počítačové tomografie (CT). Segmentace na jednotlivé tkáně (plicní tkáň, měkké tkáně, kosti) je prováděna s využitím Bayesovské klasifikace a Markovských náhodných polí, přičemž jako optimalizační algoritmus úlohy je využita metoda Modified Metropolis Dynamic (MMD). Rozlišení jednotlivých tkání je nezbytnou součástí předzpracování dat pro následnou analýzu; například tvar, velikost a kontura plic, následná segmentace cév a dýchacích cest, nádorové studie a další analýzy ostatních tkání.
Název v anglickém jazyce
3D Tissue Segmentation using Markov Random Fields
Popis výsledku anglicky
This paper deals with the segmentation of 3D lung images taken by computed tomography (CT). Segmentation of individual tissues (lung tissue, soft tissue, bones) is performed using Bayesian classification and Markov random fields, with the task as an optimization algorithm is used Modified Metropolis Dynamic method (MMD). Classification of individual tissues is an essential part of data preprocessing for subsequent analysis; such as shape, size and contour of the lung anylisis, followed by segmentation of blood vessels and airways, cancer studies and other analyzes of other tissues.

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

Podobné výsledky(10)