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”

Modeling and features extraction of blood vessels based on soft regional segmentation

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00843989%3A_____%2F18%3AE0107323" target="_blank" >RIV/00843989:_____/18:E0107323 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://dx.doi.org/10.1016/j.ifacol.2018.07.181" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1016/j.ifacol.2018.07.181</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1016/j.ifacol.2018.07.181" target="_blank" >10.1016/j.ifacol.2018.07.181</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Modeling and features extraction of blood vessels based on soft regional segmentation

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Analysis and visualization of the blood vessels has a crucial impact for the clinical practice. One of the most important aspects of such analysis is the blood vessels features extraction characterizing their state and manifestation. Such procedure may be done by using the mathematical modeling of the blood vessels which is not conventionally possible from the native records. We have proposed a mathematical segmentation model for extraction and modeling of the blood vessels structure from the CT angiography native records with a target of differentiation of the physiological blood vessels from calcification spots indicating areas where the blood vessel is damaged. Such model consequently allows for objective quantification of the calcification amount, as an important clinical parameter of the damage level of the blood vessel. The method is based on the histogram partitioning, and consequent classification via predefined number of the fuzzy triangular classes representing individual parts of the blood vessels. Consequent part of the segmentation model takes into account spatial relations inside of each region to make a model accurate, and robust against the noise and artefacts. As a part of our analysis we have tested the computation complexity of the proposed segmentation model. (C) 2018, IFAC (International Federation of Automatic Control) Hosting by Elsevier Ltd. All rights reserved

  • Název v anglickém jazyce

    Modeling and features extraction of blood vessels based on soft regional segmentation

  • Popis výsledku anglicky

    Analysis and visualization of the blood vessels has a crucial impact for the clinical practice. One of the most important aspects of such analysis is the blood vessels features extraction characterizing their state and manifestation. Such procedure may be done by using the mathematical modeling of the blood vessels which is not conventionally possible from the native records. We have proposed a mathematical segmentation model for extraction and modeling of the blood vessels structure from the CT angiography native records with a target of differentiation of the physiological blood vessels from calcification spots indicating areas where the blood vessel is damaged. Such model consequently allows for objective quantification of the calcification amount, as an important clinical parameter of the damage level of the blood vessel. The method is based on the histogram partitioning, and consequent classification via predefined number of the fuzzy triangular classes representing individual parts of the blood vessels. Consequent part of the segmentation model takes into account spatial relations inside of each region to make a model accurate, and robust against the noise and artefacts. As a part of our analysis we have tested the computation complexity of the proposed segmentation model. (C) 2018, IFAC (International Federation of Automatic Control) Hosting by Elsevier Ltd. All rights reserved

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    30224 - Radiology, nuclear medicine and medical imaging

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    V - Vyzkumna aktivita podporovana z jinych verejnych zdroju

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2018

  • Kód důvěrnosti údajů

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

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    IFAC-PapersOnLine

  • ISBN

  • ISSN

    2405-8963

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    6

  • Strana od-do

    366-371

  • Název nakladatele

    Elsevier Inc.

  • Místo vydání

    New York : Elsevier Inc.

  • Místo konání akce

    Ostrava, Czech Republic

  • Datum konání akce

    23. 5. 2018

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    EUR - Evropská akce

  • Kód UT WoS článku

    000445644900062