Pixel-Label-Based Segmentation of Cross-Sectional Brain MRI Using Simplified SegNet Architecture-Based CNN
المؤلفون المشاركون
المصدر
Journal of Healthcare Engineering
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-10-28
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Using deep neural networks for segmenting an MRI image of heterogeneously distributed pixels into a specific class assigning a label to each pixel is the concept of the proposed approach.
This approach facilitates the application of the segmentation process on a preprocessed MRI image, with a trained network to be utilized for other test images.
As labels are considered expensive assets in supervised training, fewer training images and training labels are used to obtain optimal accuracy.
To validate the performance of the proposed approach, an experiment is conducted on other test images (available in the same database) that are not part of the training; the obtained result is of good visual quality in terms of segmentation and quite similar to the ground truth image.
The average computed Dice similarity index for the test images is approximately 0.8, whereas the Jaccard similarity measure is approximately 0.6, which is better compared to other methods.
This implies that the proposed method can be used to obtain reference images almost similar to the segmented ground truth images.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Khagi, Bijen& Kwon, Goo-Rak. 2018. Pixel-Label-Based Segmentation of Cross-Sectional Brain MRI Using Simplified SegNet Architecture-Based CNN. Journal of Healthcare Engineering،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1187166
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Khagi, Bijen& Kwon, Goo-Rak. Pixel-Label-Based Segmentation of Cross-Sectional Brain MRI Using Simplified SegNet Architecture-Based CNN. Journal of Healthcare Engineering No. 2018 (2018), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1187166
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Khagi, Bijen& Kwon, Goo-Rak. Pixel-Label-Based Segmentation of Cross-Sectional Brain MRI Using Simplified SegNet Architecture-Based CNN. Journal of Healthcare Engineering. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1187166
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1187166
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