Semiautonomous Medical Image Segmentation Using Seeded Cellular Automaton Plus Edge Detector
المؤلف
المصدر
العدد
المجلد 2012، العدد 2012 (31 ديسمبر/كانون الأول 2012)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2012-05-17
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
هندسة كهربائية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Segmentations of medical images are required in a number of medical applications such as quantitative analyses and patient-specific orthotics, yet accurate segmentation without significant user attention remains a challenge.
This work presents a novel segmentation algorithm combining the region-growing Seeded Cellular Automata with a boundary term based on an edge-detected image.
Both single processor and parallel processor implementations are developed and the algorithm is shown to be suitable for quick segmentations (2.2 s for 256×256×124 voxel brain MRI) and interactive supervision (2–220 Hz).
Furthermore, a method is described for generating appropriate edge-detected images without requiring additional user attention.
Experiments demonstrate higher segmentation accuracy for the proposed algorithm compared with both Graphcut and Seeded Cellular Automata, particularly when provided minimal user attention.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Beasley, Ryan A.. 2012. Semiautonomous Medical Image Segmentation Using Seeded Cellular Automaton Plus Edge Detector. ISRN Signal Processing،Vol. 2012, no. 2012, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-507661
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Beasley, Ryan A.. Semiautonomous Medical Image Segmentation Using Seeded Cellular Automaton Plus Edge Detector. ISRN Signal Processing No. 2012 (2012), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-507661
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Beasley, Ryan A.. Semiautonomous Medical Image Segmentation Using Seeded Cellular Automaton Plus Edge Detector. ISRN Signal Processing. 2012. Vol. 2012, no. 2012, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-507661
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-507661
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