Auswahl der wissenschaftlichen Literatur zum Thema „Ultrasound image segmentation“
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Zeitschriftenartikel zum Thema "Ultrasound image segmentation"
J. Hemalatha, R., Dr V. Vijaybaskar, A. Josephin Arockia Dhivya und . „Early detection of joint abnormalities from ultrasound images“. International Journal of Engineering & Technology 7, Nr. 2.25 (03.05.2018): 105. http://dx.doi.org/10.14419/ijet.v7i2.25.16569.
Der volle Inhalt der QuelleKwak, Deawon, Jiwoo Choi und Sungjin Lee. „Rethinking Breast Cancer Diagnosis through Deep Learning Based Image Recognition“. Sensors 23, Nr. 4 (19.02.2023): 2307. http://dx.doi.org/10.3390/s23042307.
Der volle Inhalt der QuelleBao, Junxiao, Cuilin Bei, Xiang Zheng und Jinli Wang. „Deep Learning Algorithm in Biomedical Engineering in Intelligent Automatic Processing and Analysis of Sports Images“. Wireless Communications and Mobile Computing 2022 (30.07.2022): 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2022/3196491.
Der volle Inhalt der QuelleSree, S. Jayanthi, und C. Vasanthanayaki. „Ultrasound Fetal Image Segmentation Techniques: A Review“. Current Medical Imaging Formerly Current Medical Imaging Reviews 15, Nr. 1 (07.12.2018): 52–60. http://dx.doi.org/10.2174/1573405613666170622115527.
Der volle Inhalt der QuelleShao, Liping, Zubang Zhou, Hongmei Wu, Jinrong Ni und Shulan Li. „Modeling of Hidden Markov in Ultrasound Image-Assisted Diagnosis“. Journal of Healthcare Engineering 2021 (12.04.2021): 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2021/5597591.
Der volle Inhalt der QuelleWu, Shibin, Shaode Yu, Ling Zhuang, Xinhua Wei, Mark Sak, Neb Duric, Jiani Hu und Yaoqin Xie. „Automatic Segmentation of Ultrasound Tomography Image“. BioMed Research International 2017 (2017): 1–8. http://dx.doi.org/10.1155/2017/2059036.
Der volle Inhalt der QuelleNoble, J. A., und D. Boukerroui. „Ultrasound image segmentation: a survey“. IEEE Transactions on Medical Imaging 25, Nr. 8 (August 2006): 987–1010. http://dx.doi.org/10.1109/tmi.2006.877092.
Der volle Inhalt der QuelleSun, Jingmeng, und Yifei Liu. „Segmentation for Human Motion Injury Ultrasound Medical Images Using Deep Feature Fusion“. Mathematical Problems in Engineering 2022 (29.08.2022): 1–9. http://dx.doi.org/10.1155/2022/4825720.
Der volle Inhalt der QuelleSuri, Jasjit, Yujun Guo, Cara Coad, Tim Danielson, Idris Elbakri und Roman Janer. „Image Quality Assessment via Segmentation of Breast Lesion in X-ray and Ultrasound Phantom Images from Fischer's Full Field Digital Mammography and Ultrasound (FFDMUS) System“. Technology in Cancer Research & Treatment 4, Nr. 1 (Februar 2005): 83–92. http://dx.doi.org/10.1177/153303460500400111.
Der volle Inhalt der QuelleCai, Lina, Qingkai Li, Junhua Zhang, Zhenghua Zhang, Rui Yang und Lun Zhang. „Ultrasound image segmentation based on Transformer and U-Net with joint loss“. PeerJ Computer Science 9 (20.10.2023): e1638. http://dx.doi.org/10.7717/peerj-cs.1638.
Der volle Inhalt der QuelleDissertationen zum Thema "Ultrasound image segmentation"
Gong, Lixin. „Prostate ultrasound image segmentation and registration /“. Thesis, Connect to this title online; UW restricted, 2003. http://hdl.handle.net/1773/5937.
Der volle Inhalt der QuelleRohlén, Robin. „Segmentation of motor units in ultrasound image sequences“. Thesis, Umeå universitet, Institutionen för matematik och matematisk statistik, 2016. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:umu:diva-126896.
Der volle Inhalt der QuelleBadiei, Sara. „Prostate segmentation in ultrasound images using image warping and ellipsoid fitting“. Thesis, University of British Columbia, 2007. http://hdl.handle.net/2429/31737.
Der volle Inhalt der QuelleApplied Science, Faculty of
Electrical and Computer Engineering, Department of
Graduate
Quartararo, John David. „Semi-Automated Segmentation of 3D Medical Ultrasound Images“. Digital WPI, 2009. https://digitalcommons.wpi.edu/etd-theses/155.
Der volle Inhalt der QuelleGhose, Soumya. „Robust image segmentation applied to magnetic resonance and ultrasound images of the prostate“. Doctoral thesis, Universitat de Girona, 2012. http://hdl.handle.net/10803/98524.
Der volle Inhalt der QuelleLa segmentació de la pròstata en imatge d'ultrasò (US) i de ressonància magnètica (MRI) permet l'estimació del volum, el registre multi-modal i la planificació quirúrgica de biòpsies guiades per imatge. L'objectiu d'aquesta tesi és el desenvolupament d'algorismes automàtics per a la segmentació de la pròstata en aquestes modalitats. Es proposa un aprenentatge automàtic inical per obtenir una primera classificació de la pròstata que permet, a continuació, la inicialització i evolució de diferents models deformables. Per imatges d'US, es proposen un model explícit basat en forma i informació regional i un model implícit basat en la minimització d'una funció d'energia. En MRI, les probalitats inicials es fusionen amb una imatge de probabilitat provinent d'una segmentació basada en atlas, i la minimització es realitza mitjançant tècniques de grafs. El resultat final és una significant millora dels algorismes actuals en ambdues modalitats d'imatge.
Wen, Shuangyue. „Automatic Tongue Contour Segmentation using Deep Learning“. Thesis, Université d'Ottawa / University of Ottawa, 2018. http://hdl.handle.net/10393/38343.
Der volle Inhalt der QuelleZhao, Ningning. „Inverse problems in medical ultrasound images - applications to image deconvolution, segmentation and super-resolution“. Phd thesis, Toulouse, INPT, 2016. http://oatao.univ-toulouse.fr/16613/1/Zhao.pdf.
Der volle Inhalt der Quellevon, Lavante Etienne. „Segmentation and sizing of breast cancer masses with ultrasound elasticity imaging“. Thesis, University of Oxford, 2009. http://ora.ox.ac.uk/objects/uuid:81225f61-6b83-405b-aed5-17b316ed586a.
Der volle Inhalt der QuelleRackham, Thomas. „Ultrasound segmentation tools and their application to assess fetal nutritional health“. Thesis, University of Oxford, 2016. http://ora.ox.ac.uk/objects/uuid:5d102b18-dd32-4004-8aa5-b04242139daa.
Der volle Inhalt der QuelleNavarrete, Hurtado Hugo Ariel. „Electromagnetic models for ultrasound image processing“. Doctoral thesis, Universitat Politècnica de Catalunya, 2016. http://hdl.handle.net/10803/398235.
Der volle Inhalt der QuelleEl ruido Speckle aparece cuando se utilizan sistemas de iluminación coherente, como por ejemplo Láser, Radar de Apertura Sintética (SAR), Sonar, Resonancia Magnética, rayos X y ultrasonidos. Los ecos dispersados por los centros dispersores distribuidos al azar en la estructura microscópica del medio son el origen de este fenómeno, que caracteriza las imágenes coherentes con un aspecto granular. Se puede demostrar que el ruido Speckle es de carácter multiplicativo, fuertemente correlacionados y lo más importante, con estadística no Gaussiana. Estas características son muy diferentes de la suposición tradicional de ruido aditivo gaussiano blanco, a menudo asumida en la segmentación de imágenes, filtrado, y en general, en el procesamiento de imágenes; lo cual se traduce en la reducción de la eficacia de los métodos para la extracción de información de la imagen final. La modelización estadística es de particular relevancia cuando se trata con datos Speckle, a fin de obtener algoritmos de procesamiento de imágenes eficientes. Además, el procesamiento no lineal de señales empleado en sistemas clínicos de imágenes por ultrasonido para reducir el rango dinámico de la señal de eco de entrada de manera que coincida con el rango dinámico más pequeño del dispositivo de visualización y resaltar así los objetos con dispersión más débil, modifica radicalmente la estadística de los datos. Esta reducción en el rango dinámico se logra normalmente a través de un amplificador logarítmico es decir, la compresión logarítmica, que comprime selectivamente las señales de entrada y una forma analítica para la expresión de la función de densidad de los datos transformados logarítmicamente es por lo general difícil de derivar. Esta tesis se centra en las distribuciones estadísticas de la amplitud de la señal comprimida logarítmicamente en las imágenes coherentes, y su principal objetivo es el desarrollo de un modelo estadístico general para las imágenes por ultrasonido comprimidas logarítmicamente en modo-B. El modelo desarrollado se adaptó, realizando las analogías físicas relevantes, del modelo multiplicativo en radares de apertura sintética (SAR). El Modelo propuesto puede describir correctamente los datos comprimidos logarítmicamente a partir datos generados con los diferentes modelos propuestos en la literatura especializada en procesamiento de imágenes por ultrasonido. Además, el modelo se aplica con éxito para modelar ecocardiografías en vivo. Se enuncian y demuestran los teoremas necesarios para dar cuenta de una demostración matemática rigurosa de la validez y generalidad del modelo. Además, se da una interpretación física de los parámetros y se establecen las conexiones entre el teorema central del límite generalizado, el modelo multiplicativo y la composición de distribuciones para los diferentes modelos propuestos hasta a la fecha. Se demuestra además que los parámetros del amplificador logarítmico se incluyen dentro de los parámetros del modelo y se estiman usando los métodos estándar de momentos y máxima verosimilitud. Por último, tres aplicaciones se desarrollan: filtrado de ruido Speckle, segmentación de ecocardiografías y un nuevo enfoque para la evaluación de la fracción de eyección cardiaca.
Bücher zum Thema "Ultrasound image segmentation"
wasson, vikas, und gurinder kaur. Novel Approach for Thyroid Segmentation of Ultrasound Images Based on Neural Networks. Independently Published, 2018.
Den vollen Inhalt der Quelle findenEvaluation of Segmentation for Bone Structures in 3D Rendering of Ultrasound Residual Limb Images. Storming Media, 1996.
Den vollen Inhalt der Quelle findenBuchteile zum Thema "Ultrasound image segmentation"
Stojanovski, David, Uxio Hermida, Pablo Lamata, Arian Beqiri und Alberto Gomez. „Echo from Noise: Synthetic Ultrasound Image Generation Using Diffusion Models for Real Image Segmentation“. In Simplifying Medical Ultrasound, 34–43. Cham: Springer Nature Switzerland, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-44521-7_4.
Der volle Inhalt der QuelleKolář, Radim, und Jiří Kozumplík. „Fuzzy Approach in Ultrasound Image Segmentation“. In Computational Intelligence. Theory and Applications, 924–29. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2001. http://dx.doi.org/10.1007/3-540-45493-4_92.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Haoming, Xin Yang, Jiamin Liang, Wenlong Shi, Chaoyu Chen, Haoran Dou, Rui Li et al. „Contrastive Rendering for Ultrasound Image Segmentation“. In Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention – MICCAI 2020, 563–72. Cham: Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-59716-0_54.
Der volle Inhalt der QuelleArchip, Neculai, Robert Rohling, Peter Cooperberg, Hamid Tahmasebpour und Simon K. Warfield. „Spectral Clustering Algorithms for Ultrasound Image Segmentation“. In Lecture Notes in Computer Science, 862–69. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2005. http://dx.doi.org/10.1007/11566489_106.
Der volle Inhalt der QuelleTalebi, Mohammad, und Ahmad Ayatollahi. „Genetic Snake for Medical Ultrasound Image Segmentation“. In Lecture Notes in Computer Science, 48–58. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2011. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-21596-4_6.
Der volle Inhalt der QuelleCasaburi, D., L. D’Amore, L. Marcellino und A. Murli. „A Motion-Aided Ultrasound Image Sequence Segmentation“. In Numerical Mathematics and Advanced Applications 2009, 217–25. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2010. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-11795-4_22.
Der volle Inhalt der QuelleShah, Nemil, Jay Bhatia, Nimit Vasavat, Kanishk Shah und Pratik B. Kanani. „Ultrasound Nerve Image Segmentation Using Attention Mechanism“. In Lecture Notes in Electrical Engineering, 789–802. Singapore: Springer Nature Singapore, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-99-5974-7_63.
Der volle Inhalt der QuelleYang, Xin, Haoran Dou, Ran Li, Xu Wang, Cheng Bian, Shengli Li, Dong Ni und Pheng-Ann Heng. „Generalizing Deep Models for Ultrasound Image Segmentation“. In Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention – MICCAI 2018, 497–505. Cham: Springer International Publishing, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-00937-3_57.
Der volle Inhalt der QuelleLi, W., J. G. Bosch, Y. Zhong, H. v. Urk, E. J. Gussenhoven, F. Mastik, F. v. Egmond, H. Rijsterborgh, J. H. C. Reiber und N. Bom. „Image Segmentation and 3D Reconstruction of Intravascular Ultrasound Images“. In Acoustical Imaging, 489–96. Boston, MA: Springer US, 1993. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4615-2958-3_65.
Der volle Inhalt der QuelleYang, Xin, Lequan Yu, Shengli Li, Xu Wang, Na Wang, Jing Qin, Dong Ni und Pheng-Ann Heng. „Towards Automatic Semantic Segmentation in Volumetric Ultrasound“. In Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention − MICCAI 2017, 711–19. Cham: Springer International Publishing, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-66182-7_81.
Der volle Inhalt der QuelleKonferenzberichte zum Thema "Ultrasound image segmentation"
Nugroho, Anan, Risanuri Hidayat und Hanung Adi Nugroho. „Thyroid Ultrasound Image Segmentation: A Review“. In 2019 5th International Conference on Science and Technology (ICST). IEEE, 2019. http://dx.doi.org/10.1109/icst47872.2019.9166443.
Der volle Inhalt der QuelleBass, Vivian, Julieta Mateos, Ivan M. Rosado-Mendez und Jorge Márquez. „Ultrasound image segmentation methods: A review“. In PROCEEDINGS OF THE XVI MEXICAN SYMPOSIUM ON MEDICAL PHYSICS. AIP Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1063/5.0051110.
Der volle Inhalt der QuelleYuan, Baichuan, Yoni Dukler, Long Zhao, Yizhou Qian, Yurun Ge, Shintaro Yamamoto, Blake Hunter, Andrea L. Bertozzi, Jesse T. Yen und Rafael Llerena. „Automatic valve segmentation in cardiac ultrasound time series data“. In Image Processing, herausgegeben von Elsa D. Angelini und Bennett A. Landman. SPIE, 2018. http://dx.doi.org/10.1117/12.2293255.
Der volle Inhalt der QuelleTriyani, Yuli, Hanung Adi Nugroho, Made Rahmawaty, Igi Ardiyanto und Lina Choridah. „Performance analysis of image segmentation for breast ultrasound images“. In 2016 8th International Conference on Information Technology and Electrical Engineering (ICITEE). IEEE, 2016. http://dx.doi.org/10.1109/iciteed.2016.7863298.
Der volle Inhalt der QuelleSridevi, S., und M. Sundaresan. „Survey of image segmentation algorithms on ultrasound medical images“. In 2013 International Conference on Pattern Recognition, Informatics and Mobile Engineering (PRIME). IEEE, 2013. http://dx.doi.org/10.1109/icprime.2013.6496475.
Der volle Inhalt der QuelleKissi, A., S. Cormier, L. Pourcelot und F. Tranquart. „Automatic lesions segmentation in ultrasound nonlinear imaging“. In 2005 International Conference on Image Processing. IEEE, 2005. http://dx.doi.org/10.1109/icip.2005.1529960.
Der volle Inhalt der QuelleLiu, Qi, Yinan Ge, Yue Ou und Biao Cao. „Freehand 3D ultrasound breast tumor segmentation“. In International Symposium on Multispectral Image Processing and Pattern Recognition, herausgegeben von Jianguo Liu, Kunio Doi, Patrick S. P. Wang und Qiang Li. SPIE, 2007. http://dx.doi.org/10.1117/12.743708.
Der volle Inhalt der Quellede Carvalho, Isabela Miller, Rodrigo Leite Q. Basto, Antonio Fernando C. Infantosi, Marco Antonio von Kruger und Wagner Coelho de A. Pereira. „Breast ultrasound phantom for image segmentation assessment“. In 2009 IEEE International Ultrasonics Symposium. IEEE, 2009. http://dx.doi.org/10.1109/ultsym.2009.5441417.
Der volle Inhalt der QuelleKarunanayake, Nalan, und Stanislav S. Makhanov. „Artificial Life for Breast Ultrasound Image Segmentation“. In 2022 7th International Conference on Frontiers of Signal Processing (ICFSP). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/icfsp55781.2022.9924946.
Der volle Inhalt der QuelleAgarwalla, Rhythm, Satyajeet Kumar Ray und Saurav Paul. „AttentionFractalCovNet Architecture for Breast Ultrasound Image Segmentation“. In 2023 OITS International Conference on Information Technology (OCIT). IEEE, 2023. http://dx.doi.org/10.1109/ocit59427.2023.10430724.
Der volle Inhalt der QuelleBerichte der Organisationen zum Thema "Ultrasound image segmentation"
He, Ping, und Jun Zheng. Segmentation of TIBIA Bone in Ultrasound Images Using Active Shape Models. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, Oktober 2001. http://dx.doi.org/10.21236/ada412425.
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