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”

Segmentation of MRI data by means of nonlinear diffusion

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21340%2F13%3A00211571" target="_blank" >RIV/68407700:21340/13:00211571 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Segmentation of MRI data by means of nonlinear diffusion

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The article focuses on the application of a segmentation algorithm based on the numerical solution of the Allen-Cahn non-linear diffusion partial differential equation. This equation is related to {the} motion of curves by mean curvature. It exhibits several suitable mathematical properties including stable solution profile. This allows the user to follow accurately {the} position of the segmentation curve {by bringing} it quickly to the vicinity of the segmented object and {by approaching the details of the segmentation curve}. The purpose of the article is to indicate how the algorithm parameters are set up and to show how the algorithm behaves when applied to the particular class of medical data.

  • Název v anglickém jazyce

    Segmentation of MRI data by means of nonlinear diffusion

  • Popis výsledku anglicky

    The article focuses on the application of a segmentation algorithm based on the numerical solution of the Allen-Cahn non-linear diffusion partial differential equation. This equation is related to {the} motion of curves by mean curvature. It exhibits several suitable mathematical properties including stable solution profile. This allows the user to follow accurately {the} position of the segmentation curve {by bringing} it quickly to the vicinity of the segmented object and {by approaching the details of the segmentation curve}. The purpose of the article is to indicate how the algorithm parameters are set up and to show how the algorithm behaves when applied to the particular class of medical data.

Klasifikace

  • Druh

    O - Ostatní výsledky

  • CEP obor

    BA - Obecná matematika

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2013

  • Kód důvěrnosti údajů

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