Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "skull analysis" wg kryterium: Wszystkie pola


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Metrological analysis of additively manufactured copies of a fossil skull
Autorzy:
Rucki, Mirosław
Garashchenko, Yaroslav
Kogan, Ilja
Ryba, Tomasz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2173724.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
additive manufacturing
Madygenerpeton
optical measurement
statistical analysis
produkcja dodatkowa
pomiar optyczny
analiza statystyczna
Opis:
This paper presents the results of a metrological analysis of the additively manufactured (AM) copies of a complex geometrical object, namely the fossil skull of Madygenerpeton pustulatum. This fossil represents the unique remains of an extinct “reptiliomorph amphibian” of high importance for palaeontological science. For this research, the surface was scanned and twelve different copies were 3D-printed using various devices, materials, and AM techniques. The same digitized model was used as a reference to compare with the surfaces obtained by Mitutoyo Coordinate Measuring Machine (CMM) CRYSTA-Apex S 9166 for each copy. The fidelity of the copies was assessed through statistical analysis of the distances between compared surfaces. The methodology provided a good background for the choice of the most accurate copies and the elimination of the less accurate ones. The proposed approach can be applied to any object of complex geometry when reproduction accuracy is to be assessed.
Źródło:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2022, 70, 6; art. no. e143827
0239-7528
Pojawia się w:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Application of convolutional neural networks with anatomical knowledge for brain MRI analysis in MS patients
Autorzy:
Stasiak, B.
Tarasiuk, P.
Michalska, I.
Tomczyk, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/200542.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
multiple sclerosis
convolutional neural networks
skull stripping
ventricular system
stwardnienie rozsiane
splotowe sieci neuronowe
system komorowy
Opis:
In this paper we consider the problem of automatic localization of multiple sclerosis (MS) lesions within brain tissue. We use a machine learning approach based on a convolutional neural network (CNN) which is trained to recognize the lesions in magnetic resonance images (MRI scans) of the patient’s brain. The training images are relatively small fragments clipped from the MRI scans so – in order to provide additional hints on location of a given clip within the brain structures – we include anatomical information in the training/testing process. Our research has shown that indicating the location of the ventricles and other structures, as well as performing brain tissue classification may enhance the results of the automatic localization of the MS-related demyelinating plaques in the MRI scans.
Źródło:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2018, 66, 6; 857-868
0239-7528
Pojawia się w:
Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies