Sökning: onr:"swepub:oai:DiVA.org:liu-136004" >
Semi-Supervised Lea...
Semi-Supervised Learning of Anatomical Manifolds for Atlas-Based Segmentation of Medical Images
-
- Borga, Magnus (författare)
- Linköpings universitet,Centrum för medicinsk bildvetenskap och visualisering, CMIV,Medicinsk informatik,Tekniska högskolan
-
- Andersson, Thord, 1972- (författare)
- Linköpings universitet,Institutionen för medicinsk teknik,Tekniska fakulteten,Swedish Defence Research Agency, Sweden
-
- Dahlqvist Leinhard, Olof, 1978- (författare)
- Linköpings universitet,Centrum för medicinsk bildvetenskap och visualisering, CMIV,Avdelningen för radiologiska vetenskaper,Medicinska fakulteten,Region Östergötland, Radiofysikavdelningen US
-
(creator_code:org_t)
- IEEE Computer Society, 2016
- 2016
- Engelska.
-
Ingår i: Proceedings of the 23rd International Conference on Pattern Recognition (ICPR). - : IEEE Computer Society. - 9781509048472 - 9781509048489 ; , s. 3146-3149
- Relaterad länk:
-
https://urn.kb.se/re...
-
visa fler...
-
https://doi.org/10.1...
-
visa färre...
Abstract
Ämnesord
Stäng
- This paper presents a novel method for atlas-based segmentation of medical images. The method uses semi- supervised learning of a graph describing a manifold of anatom- ical variations of whole-body images, where unlabelled data are used to find a path with small deformations from the labelled atlas to the target image. The method is evaluated on 36 whole-body magnetic resonance images with manually segmented livers as ground truth. Significant improvement (p < 0.001) was obtained compared to direct atlas-based registration.
Ämnesord
- TEKNIK OCH TEKNOLOGIER -- Medicinteknik -- Medicinsk bildbehandling (hsv//swe)
- ENGINEERING AND TECHNOLOGY -- Medical Engineering -- Medical Image Processing (hsv//eng)
Nyckelord
- MRI
- atlas-based segmentation
Publikations- och innehållstyp
- ref (ämneskategori)
- kon (ämneskategori)
Hitta via bibliotek
Till lärosätets databas