Digital Mammogram Enhancement
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985556%3A_____%2F15%3A00445250" target="_blank" >RIV/67985556:_____/15:00445250 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="http://dx.doi.org/10.5772/60988" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.5772/60988</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.5772/60988" target="_blank" >10.5772/60988</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Digital Mammogram Enhancement
Popis výsledku v původním jazyce
Three fully automatic methods for X-ray digital mammogram enhancement based on a fast analytical textural model are presented. These efficient single and double view enhancement methods are based on the underlying two-dimensional adaptive causal autoregressive texture model. Themethods locally predict breast tissue texture from single or double view mammograms and enhance breast tissue abnormalities, such as the sign of a developing cancer, using the estimated model prediction statistics. Thedouble-viewmammogram enhancement is based on the cross-prediction of two mutually registered left and right breasts' mammograms or alternatively a temporal sequence of mammograms. The single-view mammogram enhancement is based on modeling prediction error in caseof not the both breasts' mammograms being available.
Název v anglickém jazyce
Digital Mammogram Enhancement
Popis výsledku anglicky
Three fully automatic methods for X-ray digital mammogram enhancement based on a fast analytical textural model are presented. These efficient single and double view enhancement methods are based on the underlying two-dimensional adaptive causal autoregressive texture model. Themethods locally predict breast tissue texture from single or double view mammograms and enhance breast tissue abnormalities, such as the sign of a developing cancer, using the estimated model prediction statistics. Thedouble-viewmammogram enhancement is based on the cross-prediction of two mutually registered left and right breasts' mammograms or alternatively a temporal sequence of mammograms. The single-view mammogram enhancement is based on modeling prediction error in caseof not the both breasts' mammograms being available.
Klasifikace
Druh
C - Kapitola v odborné knize
CEP obor
BD - Teorie informace
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/GA14-10911S" target="_blank" >GA14-10911S: Matematické modelování vzhledu povrchových materiálů</a><br>
Návaznosti
I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace
Ostatní
Rok uplatnění
2015
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název knihy nebo sborníku
Mammography Techniques and Review
ISBN
978-953-51-2138-1
Počet stran výsledku
16
Strana od-do
63-78
Počet stran knihy
120
Název nakladatele
InTech Education and Publishing
Místo vydání
Zagreb
Kód UT WoS kapitoly
—