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”

Time deformable segmentation model based on the active contour driven by Gaussian energy distribution: Extraction and modeling of early articular cartilage pathological interuptions

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F17%3A10237653" target="_blank" >RIV/61989100:27240/17:10237653 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://ebooks.iospress.nl/publication/47569" target="_blank" >http://ebooks.iospress.nl/publication/47569</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.3233/978-1-61499-800-6-242" target="_blank" >10.3233/978-1-61499-800-6-242</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Time deformable segmentation model based on the active contour driven by Gaussian energy distribution: Extraction and modeling of early articular cartilage pathological interuptions

  • Popis výsledku v původním jazyce

    In the clinical orthopaedics, the articular cartilage monitoring is an important task having especially preventive effect. The magnetic resonance (MR) is commonly used clinical standard allowing for the effective differentiation of articular cartilage from surrounding tissues (bones, soft tissues). Nevertheless, the early pathological interruptions are often badly recognizable from the native MR records. This fact significantly influences clinical diagnosis. We have carried out the analysis of the segmentation method based on the active contour with the aim of autonomous modelling articular cartilage and indication of the early cartilage interruptions. The active contour model represents time deformable model adopting the articular cartilage geometrical features with respect to cartilage interruptions. Model of the articular cartilage reflects area of the physiological cartilage in the form of binary segmentation while the active contour model is terminated in the spot of the early pathological sign. Therefore, this time deformable model has ambitions to be used as a feedback to subjective physician&apos;s opinion because the model clearly differentiates the physiological cartilage structure from the early cartilage loss. © 2017 The authors and IOS Press. All rights reserved.

  • Název v anglickém jazyce

    Time deformable segmentation model based on the active contour driven by Gaussian energy distribution: Extraction and modeling of early articular cartilage pathological interuptions

  • Popis výsledku anglicky

    In the clinical orthopaedics, the articular cartilage monitoring is an important task having especially preventive effect. The magnetic resonance (MR) is commonly used clinical standard allowing for the effective differentiation of articular cartilage from surrounding tissues (bones, soft tissues). Nevertheless, the early pathological interruptions are often badly recognizable from the native MR records. This fact significantly influences clinical diagnosis. We have carried out the analysis of the segmentation method based on the active contour with the aim of autonomous modelling articular cartilage and indication of the early cartilage interruptions. The active contour model represents time deformable model adopting the articular cartilage geometrical features with respect to cartilage interruptions. Model of the articular cartilage reflects area of the physiological cartilage in the form of binary segmentation while the active contour model is terminated in the spot of the early pathological sign. Therefore, this time deformable model has ambitions to be used as a feedback to subjective physician&apos;s opinion because the model clearly differentiates the physiological cartilage structure from the early cartilage loss. © 2017 The authors and IOS Press. All rights reserved.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/GA17-03037S" target="_blank" >GA17-03037S: Hodnocení investic do vývoje zdravotních prostředků</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2017

  • 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

    Frontiers in Artificial Intelligence and Applications. Volume 297

  • ISBN

    978-1-61499-799-3

  • ISSN

    0922-6389

  • e-ISSN

    1535-6698

  • Počet stran výsledku

    14

  • Strana od-do

    242-255

  • Název nakladatele

    IOS Press

  • Místo vydání

    Amsterodam

  • Místo konání akce

    Kitakjúšú

  • Datum konání akce

    26. 9. 2017

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku