![](/images/graphics-bg.png)
Novel Discrete Compactness-Based Training for Vector Quantization Networks : Enhancing Automatic Brain Tissue Classification
المؤلف
المصدر
Advances in Artificial Neural Systems
العدد
المجلد 2013، العدد 2013 (31 ديسمبر/كانون الأول 2013)، ص ص. 1-18، 18ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2013-12-30
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
18
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
An approach for nonsupervised segmentation of Computed Tomography (CT) brain slices which is based on the use of Vector Quantization Networks (VQNs) is described.
Images are segmented via a VQN in such way that tissue is characterized according to its geometrical and topological neighborhood.
The main contribution rises from the proposal of a similarity metric which is based on the application of Discrete Compactness (DC) which is a factor that provides information about the shape of an object.
One of its main strengths lies in the sense of its low sensitivity to variations, due to noise or capture defects, in the shape of an object.
We will present, compare, and discuss some examples of segmentation networks trained under Kohonen’s original algorithm and also under our similarity metric.
Some experiments are established in order to measure the effectiveness and robustness, under our application of interest, of the proposed networks and similarity metric.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Pérez-Aguila, Ricardo. 2013. Novel Discrete Compactness-Based Training for Vector Quantization Networks : Enhancing Automatic Brain Tissue Classification. Advances in Artificial Neural Systems،Vol. 2013, no. 2013, pp.1-18.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-459722
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Pérez-Aguila, Ricardo. Novel Discrete Compactness-Based Training for Vector Quantization Networks : Enhancing Automatic Brain Tissue Classification. Advances in Artificial Neural Systems No. 2013 (2013), pp.1-18.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-459722
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Pérez-Aguila, Ricardo. Novel Discrete Compactness-Based Training for Vector Quantization Networks : Enhancing Automatic Brain Tissue Classification. Advances in Artificial Neural Systems. 2013. Vol. 2013, no. 2013, pp.1-18.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-459722
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-459722
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
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
![](/images/kashef-image.png)