Fuzzy algorithm for segmentation of images in extraction of objects from MRI
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F14%3A86096617" target="_blank" >RIV/61989100:27240/14:86096617 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="http://ieeexplore.ieee.org/xpls/abs_all.jsp?arnumber=6968264&tag=1" target="_blank" >http://ieeexplore.ieee.org/xpls/abs_all.jsp?arnumber=6968264&tag=1</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1109/ICACCI.2014.6968264" target="_blank" >10.1109/ICACCI.2014.6968264</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Fuzzy algorithm for segmentation of images in extraction of objects from MRI
Popis výsledku v původním jazyce
The paper discusses a suitable segmentation method for extraction of specific objects from Magnetic Resonance Imaging (MRI). A particular attention is paid to detection and extraction of articular tissues from knee images. This is a pressing issue for physicians because MRI reveals often damage to articular cartilage which is shown by a minor change in a brightness scale. The image segmentation can provide a detailed colour map which shows distribution of the tissue densities. This algorithm is based ondetection of local extremes in histogram and uses a membership function in order to allocate each image density into an output set. Each such set is given a colour from a predefined colour spectrum. This procedure can easily differentiate between the tissue structures based on the tissue densities.
Název v anglickém jazyce
Fuzzy algorithm for segmentation of images in extraction of objects from MRI
Popis výsledku anglicky
The paper discusses a suitable segmentation method for extraction of specific objects from Magnetic Resonance Imaging (MRI). A particular attention is paid to detection and extraction of articular tissues from knee images. This is a pressing issue for physicians because MRI reveals often damage to articular cartilage which is shown by a minor change in a brightness scale. The image segmentation can provide a detailed colour map which shows distribution of the tissue densities. This algorithm is based ondetection of local extremes in histogram and uses a membership function in order to allocate each image density into an output set. Each such set is given a colour from a predefined colour spectrum. This procedure can easily differentiate between the tissue structures based on the tissue densities.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
JD - Využití počítačů, robotika a její aplikace
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2014
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
2014 International conference on advances in computing, communications and informatics (ICACCI)
ISBN
978-1-4799-3080-7
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
6
Strana od-do
1422-1427
Název nakladatele
IEEE
Místo vydání
New York
Místo konání akce
New Delhi
Datum konání akce
24. 9. 2014
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
000358999700234