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”

Automated separation of merged Langerhans islets

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F16%3A00303666" target="_blank" >RIV/68407700:21230/16:00303666 - isvavai.cz</a>

  • Nalezeny alternativní kódy

    RIV/00023001:_____/16:00060176

  • Výsledek na webu

    <a href="http://dx.doi.org/10.1117/12.2216798" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1117/12.2216798</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1117/12.2216798" target="_blank" >10.1117/12.2216798</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Automated separation of merged Langerhans islets

  • Popis výsledku v původním jazyce

    This paper deals with separation of merged Langerhans islets in segmentations in order to evaluate correct histogram of islet diameters. A distribution of islet diameters is useful for determining the feasibility of islet transplantation in diabetes. First, the merged islets at training segmentations are manually separated by medical experts. Based on the single islets, the merged islets are identified and the SVM classifier is trained on both classes (merged/single islets). The testing segmentations were over-segmented using watershed transform and the most probable back merging of islets were found using trained SVM classifier. Finally, the optimized segmentation is compared with ground truth segmentation (correctly separated islets).

  • Název v anglickém jazyce

    Automated separation of merged Langerhans islets

  • Popis výsledku anglicky

    This paper deals with separation of merged Langerhans islets in segmentations in order to evaluate correct histogram of islet diameters. A distribution of islet diameters is useful for determining the feasibility of islet transplantation in diabetes. First, the merged islets at training segmentations are manually separated by medical experts. Based on the single islets, the merged islets are identified and the SVM classifier is trained on both classes (merged/single islets). The testing segmentations were over-segmented using watershed transform and the most probable back merging of islets were found using trained SVM classifier. Finally, the optimized segmentation is compared with ground truth segmentation (correctly separated islets).

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    JD - Využití počítačů, robotika a její aplikace

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/GA14-10440S" target="_blank" >GA14-10440S: Automatická analýza mikroskopických snímků Langerhansových ostrůvků</a><br>

  • Návaznosti

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

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2016

  • 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

    Medical Imaging 2016: Image Processing

  • ISBN

    978-1-5106-0019-5

  • ISSN

    1605-7422

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    6

  • Strana od-do

  • Název nakladatele

    SPIE

  • Místo vydání

    Bellingham

  • Místo konání akce

    San Diego

  • Datum konání akce

    1. 3. 2016

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku

    000382313300113