Segmentation of liver vessels for surgical purposes

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23520%2F14%3A43926069" target="_blank" >RIV/49777513:23520/14:43926069 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://dx.doi.org/10.1134/S1054661814010210" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1134/S1054661814010210</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1134/S1054661814010210" target="_blank" >10.1134/S1054661814010210</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Segmentation of liver vessels for surgical purposes

Popis výsledku v původním jazyce

In this paper we describe a new approach for segmentation of liver from CT images and further the segmentation of liver vessels to create a visualization model for surgical purposes. Since usual approaches, based on density models or edge detection, don't work well for liver, we investigate the texture of the liver to classify each pixel, whether it lies on the liver-background boundary or outside it. The classifier outputs the boundaries of the liver in each slice, which are used then to create the organ volume. Vessels are segmented then inside the liver volume using a single automatically selected threshold. The result is morphologically closed and smoothed by a Gaussian kernel then.

Název v anglickém jazyce

Segmentation of liver vessels for surgical purposes

Popis výsledku anglicky

In this paper we describe a new approach for segmentation of liver from CT images and further the segmentation of liver vessels to create a visualization model for surgical purposes. Since usual approaches, based on density models or edge detection, don't work well for liver, we investigate the texture of the liver to classify each pixel, whether it lies on the liver-background boundary or outside it. The classifier outputs the boundaries of the liver in each slice, which are used then to create the organ volume. Vessels are segmented then inside the liver volume using a single automatically selected threshold. The result is morphologically closed and smoothed by a Gaussian kernel then.

Druh

J_x - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

CEP obor

JD - Využití počítačů, robotika a její aplikace

OECD FORD obor

—

Projekt

—

Návaznosti

S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění

2014

Kód důvěrnosti údajů

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

Název periodika

Pattern Recognition and Image Analysis

ISSN

1054-6618

e-ISSN

—

Svazek periodika

24

Číslo periodika v rámci svazku

1

Stát vydavatele periodika

US - Spojené státy americké

Počet stran výsledku

3

Strana od-do

185-187

Kód UT WoS článku

—

EID výsledku v databázi Scopus

—