Informacja

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

Wyszukujesz frazę "obrazowanie mózgu" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-3 z 3
Tytuł:
Analysis of the effectiveness of selected segmentation methods of anatomical brain structures
Analiza skuteczności wybranych metod segmentacji struktur anatomicznych mózgu
Autorzy:
Dzierżak, R.
Michalska, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/408448.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
Tematy:
brain imaging
image segmentation
magnetic resonance imaging
obrazowanie mózgu
segmentacja obrazu
rezonans magnetyczny
Opis:
An important aspect of analysis medical images is acknowledging the role of the segmentation process of individual anatomical structures. This process allows to show the most important diagnostic details. Owing to the segmentation the areas of interest (ROI) it is possible to adapt the methods of further image analysis considering the specification of selected elements. This process has been widely used in medical diagnostics. The article presents the use of segmentation by thresholding, segmentation by region growth and by edge detection to extract the parts of the human brain the user is interested in. The series of MRI (magnetic resonance imaging) images were used. The aim of the research was to develop the methods that would allow comparing the effectiveness various types of anatomical brain structures’ segmentation in two dimensions. The above methods present the different impact that selected types of segmentation, masks or parameters have on the most accurate depiction of a selected human brain element.
Istotnym aspektem analizy obrazów medycznych jest dostrzeżenie roli procesu segmentacji poszczególnych struktur anatomicznych. Proces ten pozwala na ukazanie najistotniejszych pod względem diagnostycznym szczegółów. Dzięki segmentacji obszarów zainteresowania (ROI) możliwe jest odpowiednie dostosowanie metod dalszej analizy obrazów uwzględniając specyfikę wybranych elementów. Proces ten znalazł rozległe zastosowanie w diagnostyce medycznej. W artykule przedstawiono wykorzystanie segmentacji przez progowanie, przez rozrost regionów oraz przez wykrywanie krawędzi, w celu wyodrębnienia interesujących użytkownika części ludzkiego mózgu. Wykorzystano serie obrazów MRI (rezonans magnetyczny). Celem badań było opracowanie metod, które pozwolą porównać skuteczność różnych typów segmentacji struktur anatomicznych mózgu w dwóch wymiarach. Zaprezentowane metody pokazują różny wpływ wybranych rodzajów segmentacji, masek czy parametrów na dokładniejsze ukazanie poszczególnych elementów ludzkiego mózgu.
Źródło:
Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2018, 8, 2; 58-61
2083-0157
2391-6761
Pojawia się w:
Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Validity of MRI brain perfusion imaging method
Autorzy:
Karczewski, B.
Rumiński, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/333584.pdf
Data publikacji:
2006
Wydawca:
Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:
obrazowanie medyczne
obrazowanie rezonansu magnetycznego
perfuzja mózgu
medical imaging
MRI
brain perfusion
Opis:
Brain perfusion imaging using Dynamic Susceptibility Contrast Magnetic Resonance Imaging is very promising method since it can be easily implemented as a standard contrast-based MRI procedure. Quantitative brain perfusion description by DSC-MRI data post processing requires validation. Different validation analysis was performed to verify the influence of a bolus dispersion, delay, low SNR and calculation procedures on final perfusion parameter values. The results indicate that quantitative description of brain perfusion using DSC-MRI is possible and can be acceptable with accuracy about 10%.
Źródło:
Journal of Medical Informatics & Technologies; 2006, 10; 55-61
1642-6037
Pojawia się w:
Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Automatic segmentation of brain tumors using tensor analysis and multimodal MRI
Autorzy:
Jackowski, K.
Manhães-Savio, A.
Cyganek, B.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/333913.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:
brain lesion
MRI
magnetic resonance imaging
classification
tensor
zmiany w mózgu
rezonans magnetyczny
obrazowanie metodą rezonansu magnetycznego
klasyfikacja
Opis:
Glioma detection and classification is an critical step to diagnose and select the correct treatment for the brain tumours. There has been advances in glioma research and Magnetic Resonance Imaging (MRI) is the most accurate non-invasive medical tool to localize and analyse brain cancer.The scientific global community has been organizing challenges of open data analysis to push forward automatic algorithms to tackle this task. In this paper we analyse part of such challenge data, the Multimodal Brain Tumor Image Segmentation Benchmark (BRATS), with novel algorithms using partial learning to test an active learning methodology and tensor-based image modelling methods to deal with the fusion of the multimodal MRI data into one space. A Random Forest classifier is used for pixel classification. Our results show an error rates of 0.011 up to 0.057 for intra-subject classification. These results are promising compared to other studies. We plan to extend this method to use more than 3 MRI modalities and present a full active learning approach.
Źródło:
Journal of Medical Informatics & Technologies; 2015, 24; 165-172
1642-6037
Pojawia się w:
Journal of Medical Informatics & Technologies
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-3 z 3

    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