Autonomous Segmentation and Modeling of Brain Pathological Findings Based on Iterative Segmentation from MR Images

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F19%3A10242680" target="_blank" >RIV/61989100:27240/19:10242680 - isvavai.cz</a>

Nalezeny alternativní kódy

RIV/62690094:18450/19:50015950

Výsledek na webu

<a href="https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-14802-7_28" target="_blank" >https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-14802-7_28</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-14802-7_28" target="_blank" >10.1007/978-3-030-14802-7_28</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Autonomous Segmentation and Modeling of Brain Pathological Findings Based on Iterative Segmentation from MR Images

Popis výsledku v původním jazyce

This paper deals with the design of an automated algorithm for segmentation and modeling pathological areas of MR brain imaging data. For segmentation purposes was used namely active contouring method in MATLAB. The proposed algorithm was tested on a dataset of 21 MR frames. This work also deals with the comparison efficiency of preprocessing image to improve segmentation results and subsequently testing and verifying the proposed algorithm for real image data. (C) 2019, Springer Nature Switzerland AG.

Název v anglickém jazyce

Autonomous Segmentation and Modeling of Brain Pathological Findings Based on Iterative Segmentation from MR Images

Popis výsledku anglicky

This paper deals with the design of an automated algorithm for segmentation and modeling pathological areas of MR brain imaging data. For segmentation purposes was used namely active contouring method in MATLAB. The proposed algorithm was tested on a dataset of 21 MR frames. This work also deals with the comparison efficiency of preprocessing image to improve segmentation results and subsequently testing and verifying the proposed algorithm for real image data. (C) 2019, Springer Nature Switzerland AG.

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)

Projekt

Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

Návaznosti

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

Rok uplatnění

2019

Kód důvěrnosti údajů

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

Název statě ve sborníku

Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics). Volume 11432

ISBN

978-3-030-14801-0

ISSN

0302-9743

e-ISSN

1611-3349

Počet stran výsledku

12

Strana od-do

324-335

Název nakladatele

Springer

Místo vydání

Cham

Místo konání akce

Jogdžakarta

Datum konání akce

8. 4. 2019

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

000493319700027