A Collaborative Dictionary Learning Model for Nasopharyngeal Carcinoma Segmentation on Multimodalities MR Sequences
المؤلفون المشاركون
Wang, Haiyan
Han, Guoqiang
Li, Haojiang
Tao, Guihua
Zhuo, Enhong
Cai, Hongmin
Liu, Lizhi
Ou, Yangming
المصدر
Computational and Mathematical Methods in Medicine
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-15، 15ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-08-28
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
15
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Nasopharyngeal carcinoma (NPC) is the most common malignant tumor of the nasopharynx.
The delicate nature of the nasopharyngeal structures means that noninvasive magnetic resonance imaging (MRI) is the preferred diagnostic technique for NPC.
However, NPC is a typically infiltrative tumor, usually with a small volume, and thus, it remains challenging to discriminate it from tightly connected surrounding tissues.
To address this issue, this study proposes a voxel-wise discriminate method for locating and segmenting NPC from normal tissues in MRI sequences.
The located NPC is refined to obtain its accurate segmentation results by an original multiviewed collaborative dictionary classification (CODL) model.
The proposed CODL reconstructs a latent intact space and equips it with discriminative power for the collective multiview analysis task.
Experiments on synthetic data demonstrate that CODL is capable of finding a discriminative space for multiview orthogonal data.
We then evaluated the method on real NPC.
Experimental results show that CODL could accurately discriminate and localize NPCs of different volumes.
This method achieved superior performances in segmenting NPC compared with benchmark methods.
Robust segmentation results show that CODL can effectively assist clinicians in locating NPC.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wang, Haiyan& Han, Guoqiang& Li, Haojiang& Tao, Guihua& Zhuo, Enhong& Liu, Lizhi…[et al.]. 2020. A Collaborative Dictionary Learning Model for Nasopharyngeal Carcinoma Segmentation on Multimodalities MR Sequences. Computational and Mathematical Methods in Medicine،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1139571
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wang, Haiyan…[et al.]. A Collaborative Dictionary Learning Model for Nasopharyngeal Carcinoma Segmentation on Multimodalities MR Sequences. Computational and Mathematical Methods in Medicine No. 2020 (2020), pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1139571
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wang, Haiyan& Han, Guoqiang& Li, Haojiang& Tao, Guihua& Zhuo, Enhong& Liu, Lizhi…[et al.]. A Collaborative Dictionary Learning Model for Nasopharyngeal Carcinoma Segmentation on Multimodalities MR Sequences. Computational and Mathematical Methods in Medicine. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-15.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1139571
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1139571
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر