A Quantitative and Comparative Analysis of Edge Detectors for Biomedical Image Identification Within Dynamical Noise Effect
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F20%3A10244964" target="_blank" >RIV/61989100:27240/20:10244964 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-42058-1_8" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-42058-1_8</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-42058-1_8" target="_blank" >10.1007/978-3-030-42058-1_8</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
A Quantitative and Comparative Analysis of Edge Detectors for Biomedical Image Identification Within Dynamical Noise Effect
Popis výsledku v původním jazyce
Image processing plays a key role in many medical imaging applications, by automation and making delineation of regions of interest more simple. The paper describes image processing such as image properties, noise generators and edge detectors. The work deals with methods of edge detection in biomedical images using real data sets. The aim of this work are experiments providing information about the detector noise resistance. Another aim is own implementation of selected edge detection operators and an application on different types of data created by magnetic resonance imaging and computed tomography. Theoretical and experimental comparisons of edge detectors are presented. (C) 2020, Springer Nature Switzerland AG.
Název v anglickém jazyce
A Quantitative and Comparative Analysis of Edge Detectors for Biomedical Image Identification Within Dynamical Noise Effect
Popis výsledku anglicky
Image processing plays a key role in many medical imaging applications, by automation and making delineation of regions of interest more simple. The paper describes image processing such as image properties, noise generators and edge detectors. The work deals with methods of edge detection in biomedical images using real data sets. The aim of this work are experiments providing information about the detector noise resistance. Another aim is own implementation of selected edge detection operators and an application on different types of data created by magnetic resonance imaging and computed tomography. Theoretical and experimental comparisons of edge detectors are presented. (C) 2020, Springer Nature Switzerland AG.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
10200 - Computer and information sciences
Návaznosti výsledku
Projekt
Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.
Návaznosti
S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2020
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
Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics). Volume 12034
ISBN
978-3-030-42057-4
ISSN
0302-9743
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
12
Strana od-do
90-101
Název nakladatele
Springer
Místo vydání
Cham
Místo konání akce
Phuket
Datum konání akce
23. 3. 2020
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—