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