Unsupervised Neural Techniques Applied to MR Brain Image Segmentation
المؤلفون المشاركون
Saez, Juan Manuel Gorriz
Salas-González, Diego
Ortiz, Andrés
Ramírez, Javier
المصدر
Advances in Artificial Neural Systems
العدد
المجلد 2012، العدد 2012 (31 ديسمبر/كانون الأول 2012)، ص ص. 1-7، 7ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2012-06-07
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
7
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
The primary goal of brain image segmentation is to partition a given brain image into different regions representing anatomical structures.
Magnetic resonance image (MRI) segmentation is especially interesting, since accurate segmentation in white matter, grey matter and cerebrospinal fluid provides a way to identify many brain disorders such as dementia, schizophrenia or Alzheimer’s disease (AD).
Then, image segmentation results in a very interesting tool for neuroanatomical analyses.
In this paper we show three alternatives to MR brain image segmentation algorithms, with the Self-Organizing Map (SOM) as the core of the algorithms.
The procedures devised do not use any a priori knowledge about voxel class assignment, and results in fully-unsupervised methods for MRI segmentation, making it possible to automatically discover different tissue classes.
Our algorithm has been tested using the images from the Internet Brain Image Repository (IBSR) outperforming existing methods, providing values for the average overlap metric of 0.7 for the white and grey matter and 0.45 for the cerebrospinal fluid.
Furthermore, it also provides good results for high-resolution MR images provided by the Nuclear Medicine Service of the “Virgen de las Nieves” Hospital (Granada, Spain).
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Ortiz, Andrés& Saez, Juan Manuel Gorriz& Ramírez, Javier& Salas-González, Diego. 2012. Unsupervised Neural Techniques Applied to MR Brain Image Segmentation. Advances in Artificial Neural Systems،Vol. 2012, no. 2012, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-473058
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Ortiz, Andrés…[et al.]. Unsupervised Neural Techniques Applied to MR Brain Image Segmentation. Advances in Artificial Neural Systems No. 2012 (2012), pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-473058
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Ortiz, Andrés& Saez, Juan Manuel Gorriz& Ramírez, Javier& Salas-González, Diego. Unsupervised Neural Techniques Applied to MR Brain Image Segmentation. Advances in Artificial Neural Systems. 2012. Vol. 2012, no. 2012, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-473058
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-473058
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