Wszystkie pola: brain tissue segmentation

Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:: Semi-automatic quantitative histogram analysis of the CT and MRI images
Autorzy:: Chlebiej, M.
Kuczyński, K.
Stegierski, R.
Mikołajczak, P.
Data publikacji:: 2001
Słowa kluczowe:: image analysis
brain tissue segmentation
image statistics
nonlinear optimization
Levenberg-Marquardt method
analiza obrazu
segmentacja tkanki mózgowej
statystyka obrazu
optymalizacja nieliniowa
metoda Levenberga-Marquardta; Pokaż więcej
Dostawca treści:: BazTech

Artykuł

Szczegóły

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: Multi-channeled MR brain image segmentation: A novel double optimization approach combined with clustering technique for tumor identification and tissue segmentation
Autorzy:: Narayanan, Anitha
Rajasekaran, M. Pallikonda
Zhang, Yudong
Govindaraj, Vishnuvarthanan
Thiyagarajan, Arunprasath
Data publikacji:: 2019
Słowa kluczowe:: tumor identification
tissue segmentation
particle swarm optimization (PSO)
bacteria foraging optimization
modified fuzzy c-means algorithm
rozpoznanie guza
segmentacja tkanki
optymalizacja roju cząstek
algorytm rozmytych k-średnich; Pokaż więcej
Dostawca treści:: BazTech

Artykuł

Szczegóły

Skocz do pozycji: 3.

Tytuł:: Multi-channeled MR brain image segmentation: A new automated approach combining BAT and clustering technique for better identification of heterogeneous tumors
Autorzy:: Alagarsamy, Saravanan
Kamatchi, Kartheeban
Govindaraj, Vishnuvarthanan
Zhang, Y. D.
Thiyagarajan, Arunprasath
Data publikacji:: 2019
Słowa kluczowe:: magnetic resonance imaging
bat algorithm
Interval Type-2 Fuzzy C-Means
tumor identification
tissue segmentation
rezonans magnetyczny
algorytm BAT
rozpoznanie guza
segmentacja tkanki; Pokaż więcej
Dostawca treści:: BazTech

Artykuł

Szczegóły

Skocz do pozycji: 4.

Tytuł:: Constructing software for analysis of neuron, glial and endothelial cell numbers and density in histological Nissl-stained rodent brain tissue
Autorzy:: Kołodziejczyk, Agata
Piórkowski, Adam
Ładniak, Magdalena
Data publikacji:: 2014
Słowa kluczowe:: image analysis
cell counting
image processing
cell segmentation; Pokaż więcej
Dostawca treści:: Repozytorium Uniwersytetu Jagiellońskiego

Artykuł

Szczegóły

Skocz do pozycji: 5.

Tytuł:: Constructing software for analysis of neuron, glial and endothelial cell numbers and density in histological Nissl-stained rodent brain tissue
Autorzy:: Kołodziejczyk, A.
Ładniak, M.
Piórkowski, A.
Data publikacji:: 2014
Wydawca:: Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
Tematy:: cell segmentation
cell-counting
image processing
image analysis
segmentacja komórki
zliczanie komórek
przetwarzanie obrazu
analiza obrazu; Pokaż więcej
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Szczegóły

Skocz do pozycji: 6.

Tytuł:: Deep learning for damaged tissue detection and segmentation in Ki-67 brain tumor specimens based on the U-net model
Autorzy:: Swiderska-Chadaj, Z.
Markiewicz, T.
Gallego, J.
Bueno, G.
Grala, B.
Lorent, M.
Data publikacji:: 2018
Wydawca:: Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:: damaged tissue regions detection
artifacts detection
deep learning
Ki-67 staining specimens
wykrywanie uszkodzonych regionów tkankowych
wykrywanie artefaktów
artefakt
uczenie głębokie
próbki barwiące Ki-67; Pokaż więcej
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Szczegóły

Skocz do pozycji: 7.

Tytuł:: Constructing software for analysis of neuron, glial and endothelial cell numbers and density in histological Nissl-stained rodent brain tissue
Autorzy:: Kołodziejczyk, A.
Ładniak, M.
Piórkowski, A.
Data publikacji:: 2014
Słowa kluczowe:: cell segmentation
cell-counting
image processing
image analysis
segmentacja komórki
zliczanie komórek
przetwarzanie obrazu
analiza obrazu; Pokaż więcej
Dostawca treści:: BazTech

Artykuł

Szczegóły

Skocz do pozycji: 8.

Tytuł:: Deep learning for damaged tissue detection and segmentation in Ki-67 brain tumor specimens based on the U-net model
Autorzy:: Swiderska-Chadaj, Z.
Markiewicz, T.
Gallego, J.
Bueno, G.
Grala, B.
Lorent, M.
Data publikacji:: 2018
Słowa kluczowe:: damaged tissue regions detection
artifacts detection
deep learning
Ki-67 staining specimens
wykrywanie uszkodzonych regionów tkankowych
wykrywanie artefaktów
artefakt
uczenie głębokie
próbki barwiące Ki-67; Pokaż więcej
Dostawca treści:: BazTech

Artykuł

Szczegóły

Informacja