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”

Segmentation of medical images

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26220%2F15%3APU115437" target="_blank" >RIV/00216305:26220/15:PU115437 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Segmentation of medical images

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Segmentation constitutes a significant component of image analysis. As such, the procedure yields an image defining the position and shape of the area of interest, namely the monitored tissue; the shape descriptors can then be utilized in the analysis oftissue properties [1] or further processed. The techniques subsumed within the wide family of segmentation methods are commonly classified according to their principles. In this context, we can first refer to thresholding methods, which are based on analyzing image intensities (simple thresholding; Mumford and Shah [2]). These procedures, although frequently used, nevertheless often fail to ensure proper segmentation of inhomogeneous areas. Another subgroup of techniques comprises methods that exploitedge analysis (edge detectors [3], active contours [4]). In most tissues, the segmentation process is hampered by incomplete edges of the analyzed object; such incompleteness is caused by, for example, bonds between the given tissue and o

  • Název v anglickém jazyce

    Segmentation of medical images

  • Popis výsledku anglicky

    Segmentation constitutes a significant component of image analysis. As such, the procedure yields an image defining the position and shape of the area of interest, namely the monitored tissue; the shape descriptors can then be utilized in the analysis oftissue properties [1] or further processed. The techniques subsumed within the wide family of segmentation methods are commonly classified according to their principles. In this context, we can first refer to thresholding methods, which are based on analyzing image intensities (simple thresholding; Mumford and Shah [2]). These procedures, although frequently used, nevertheless often fail to ensure proper segmentation of inhomogeneous areas. Another subgroup of techniques comprises methods that exploitedge analysis (edge detectors [3], active contours [4]). In most tissues, the segmentation process is hampered by incomplete edges of the analyzed object; such incompleteness is caused by, for example, bonds between the given tissue and o

Klasifikace

  • Druh

    O - Ostatní výsledky

  • CEP obor

    JD - Využití počítačů, robotika a její aplikace

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2015

  • Kód důvěrnosti údajů

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