Zeitschriftenartikel zum Thema „Ultrasound image segmentation“
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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 QuelleOrlando, Nathan, Igor Gyacskov, Derek J. Gillies, Fumin Guo, Cesare Romagnoli, David D’Souza, Derek W. Cool, Douglas A. Hoover und Aaron Fenster. „Effect of dataset size, image quality, and image type on deep learning-based automatic prostate segmentation in 3D ultrasound“. Physics in Medicine & Biology 67, Nr. 7 (29.03.2022): 074002. http://dx.doi.org/10.1088/1361-6560/ac5a93.
Der volle Inhalt der QuelleSaeed, Jwan N. „A SURVEY OF ULTRASONOGRAPHY BREAST CANCER IMAGE SEGMENTATION TECHNIQUES“. Academic Journal of Nawroz University 9, Nr. 1 (11.02.2020): 1. http://dx.doi.org/10.25007/ajnu.v9n1a523.
Der volle Inhalt der QuelleZhang, Yingtao, Min Xian, Heng-Da Cheng, Bryar Shareef, Jianrui Ding, Fei Xu, Kuan Huang, Boyu Zhang, Chunping Ning und Ying Wang. „BUSIS: A Benchmark for Breast Ultrasound Image Segmentation“. Healthcare 10, Nr. 4 (14.04.2022): 729. http://dx.doi.org/10.3390/healthcare10040729.
Der volle Inhalt der QuelleDr. M. Renukadevi, S. Suganyadevi,. „SEGMENTATION OF KIDNEY STONE REGION IN ULTRA SOUND IMAGEBY USING REGION PARTITION AND MOUNTING SEGMENTATION ALGORITHM (RPM)“. INFORMATION TECHNOLOGY IN INDUSTRY 9, Nr. 1 (05.03.2021): 512–18. http://dx.doi.org/10.17762/itii.v9i1.164.
Der volle Inhalt der QuelleKhan, Muhammad Salim, Laiba Saqib, Zahir Shah, Haider Ali und Ahmad Alshehri. „Efficient Echocardiographic Image Segmentation“. Mathematical Problems in Engineering 2022 (10.09.2022): 1–5. http://dx.doi.org/10.1155/2022/1754291.
Der volle Inhalt der QuelleYang, Jing, Ping Tang, Jie Chen und Huaxiang Shen. „Application and Analysis of Imaging Characteristics of Four-Dimensional Ultrasound in the Diagnosis of Fetal Cleft Lip and Palate“. Journal of Medical Imaging and Health Informatics 11, Nr. 1 (01.01.2021): 133–38. http://dx.doi.org/10.1166/jmihi.2021.3520.
Der volle Inhalt der QuelleChandra De, Utpal, Madhabananda Das, Debashis Mishra und Debashis Mishra. „Threshold based brain tumor image segmentation“. International Journal of Engineering & Technology 7, Nr. 3 (22.08.2018): 1801. http://dx.doi.org/10.14419/ijet.v7i3.12425.
Der volle Inhalt der QuelleCarriere, Jay, Ron Sloboda, Nawaid Usmani und Mahdi Tavakoli. „Autonomous Prostate Segmentation in 2D B-Mode Ultrasound Images“. Applied Sciences 12, Nr. 6 (15.03.2022): 2994. http://dx.doi.org/10.3390/app12062994.
Der volle Inhalt der QuelleNoble, J. A. „Ultrasound image segmentation and tissue characterization“. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part H: Journal of Engineering in Medicine 224, Nr. 2 (17.08.2009): 307–16. http://dx.doi.org/10.1243/09544119jeim604.
Der volle Inhalt der QuelleKrivanek, A., und M. Sonka. „Ovarian ultrasound image analysis: follicle segmentation“. IEEE Transactions on Medical Imaging 17, Nr. 6 (1998): 935–44. http://dx.doi.org/10.1109/42.746626.
Der volle Inhalt der QuelleArchip, Neculai, Robert Rohling, Peter Cooperberg und Hamid Tahmasebpour. „Ultrasound image segmentation using spectral clustering“. Ultrasound in Medicine & Biology 31, Nr. 11 (November 2005): 1485–97. http://dx.doi.org/10.1016/j.ultrasmedbio.2005.07.005.
Der volle Inhalt der QuelleHuang, Qinghua, Yaozhong Luo und Qiangzhi Zhang. „Breast ultrasound image segmentation: a survey“. International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 12, Nr. 3 (09.01.2017): 493–507. http://dx.doi.org/10.1007/s11548-016-1513-1.
Der volle Inhalt der QuelleHarkey, Matthew S., Nicholas Michel, Christopher Kuenze, Ryan Fajardo, Matt Salzler, Jeffrey B. Driban und Ilker Hacihaliloglu. „Validating a Semi-Automated Technique for Segmenting Femoral Articular Cartilage on Ultrasound Images“. CARTILAGE 13, Nr. 2 (April 2022): 194760352210930. http://dx.doi.org/10.1177/19476035221093069.
Der volle Inhalt der QuelleShen, Jiaqi, Fangfang Huang und Myers Ulrich. „Evaluation and Analysis of Cardiovascular Function in Intensive Care Unit Patients by Ultrasound Image Segmentation Based on Deep Learning“. Journal of Medical Imaging and Health Informatics 10, Nr. 8 (01.08.2020): 1892–98. http://dx.doi.org/10.1166/jmihi.2020.3119.
Der volle Inhalt der QuelleMuhammad, Muhammad, Diyar Zeebaree, Adnan Mohsin Abdulazeez Brifcani, Jwan Saeed und Dilovan Asaad Zebari. „A Review on Region of Interest Segmentation Based on Clustering Techniques for Breast Cancer Ultrasound Images“. Journal of Applied Science and Technology Trends 1, Nr. 3 (24.06.2020): 78–91. http://dx.doi.org/10.38094/2020jastt1328.
Der volle Inhalt der QuelleMuhammad, Muhammad, Diyar Zeebaree, Adnan Mohsin Abdulazeez Brifcani, Jwan Saeed und Dilovan Asaad Zebari. „Region of Interest Segmentation Based on Clustering Techniques for Breast Cancer Ultrasound Images: A Review“. Journal of Applied Science and Technology Trends 1, Nr. 3 (24.06.2020): 78–91. http://dx.doi.org/10.38094/jastt20201328.
Der volle Inhalt der QuelleMuhammad, Muhammad, Diyar Zeebaree, Adnan Mohsin Abdulazeez Brifcani, Jwan Saeed und Dilovan Asaad Zebari. „A Review on Region of Interest Segmentation Based on Clustering Techniques for Breast Cancer Ultrasound Images“. Journal of Applied Science and Technology Trends 1, Nr. 3 (24.06.2020): 78–91. http://dx.doi.org/10.38094/jastt1328.
Der volle Inhalt der QuelleJeba Shiney, O., J. Amar Pratap Singh und Priestly Shan B. „EXTRACTION OF FETAL FEATURES FROM B MODE ULTRASONOGRAMS FOR EFFICIENT DIAGNOSIS OF DOWN SYNDROME IN FIRST AND SECOND TRIMESTER“. Biomedical & Pharmacology Journal 12, Nr. 3 (30.09.2019): 1135–39. http://dx.doi.org/10.13005/bpj/1741.
Der volle Inhalt der QuelleSheela, S. „Enhancer for ovarian cyst segmentation using adaptive thresholding technique“. Indian Journal of Science and Technology 13, Nr. 39 (24.10.2020): 4142–50. http://dx.doi.org/10.17485/ijst/v13i39.1602.
Der volle Inhalt der QuelleKhaledyan, Donya, Thomas J. Marini, Timothy M. Baran, Avice O’Connell und Kevin Parker. „Enhancing breast ultrasound segmentation through fine-tuning and optimization techniques: Sharp attention UNet“. PLOS ONE 18, Nr. 12 (13.12.2023): e0289195. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0289195.
Der volle Inhalt der QuelleMaolood, Ismail Yaqub, Yahya Eneid Abdulridha Al-Salhi und Songfeng Lu. „Thresholding for medical image segmentation for cancer using fuzzy entropy with level set algorithm“. Open Medicine 13, Nr. 1 (08.09.2018): 374–83. http://dx.doi.org/10.1515/med-2018-0056.
Der volle Inhalt der QuelleHolland, Lawrence, Sofia I. Hernandez Torres und Eric J. Snider. „Using AI Segmentation Models to Improve Foreign Body Detection and Triage from Ultrasound Images“. Bioengineering 11, Nr. 2 (29.01.2024): 128. http://dx.doi.org/10.3390/bioengineering11020128.
Der volle Inhalt der QuelleBargsten, Lennart, Silas Raschka und Alexander Schlaefer. „Capsule networks for segmentation of small intravascular ultrasound image datasets“. International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 16, Nr. 8 (14.06.2021): 1243–54. http://dx.doi.org/10.1007/s11548-021-02417-x.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Xinyu, Zhengqi Chang, Qingfang Zhang, Cheng Li, Fei Miao und Gang Gao. „Prostate Ultrasound Image Segmentation Based on DSU-Net“. Biomedicines 11, Nr. 3 (21.02.2023): 646. http://dx.doi.org/10.3390/biomedicines11030646.
Der volle Inhalt der QuelleBargsten, Lennart, Katharina A. Riedl, Tobias Wissel, Fabian J. Brunner, Klaus Schaefers, Michael Grass, Stefan Blankenberg, Moritz Seiffert und Alexander Schlaefer. „Deep learning for calcium segmentation in intravascular ultrasound images“. Current Directions in Biomedical Engineering 7, Nr. 1 (01.08.2021): 96–100. http://dx.doi.org/10.1515/cdbme-2021-1021.
Der volle Inhalt der QuellePregitha R., Eveline, Vinod Kumar R. S. und Ebbie Selvakumar C. „FOE NET: Segmentation of Fetal in Ultrasound Images Using V-NET“. International journal of electrical and computer engineering systems 14, Nr. 10 (12.12.2023): 1141–49. http://dx.doi.org/10.32985/ijeces.14.10.7.
Der volle Inhalt der QuelleChang, Chenkai, Fei Qi, Chang Xu, Yiwei Shen und Qingwu Li. „A dual-modal dynamic contour-based method for cervical vascular ultrasound image instance segmentation“. Mathematical Biosciences and Engineering 21, Nr. 1 (2023): 1038–57. http://dx.doi.org/10.3934/mbe.2024043.
Der volle Inhalt der QuelleHuang, Kuan, Yingtao Zhang, Heng-Da Cheng und Ping Xing. „Trustworthy Breast Ultrasound Image Semantic Segmentation Based on Fuzzy Uncertainty Reduction“. Healthcare 10, Nr. 12 (08.12.2022): 2480. http://dx.doi.org/10.3390/healthcare10122480.
Der volle Inhalt der QuelleYun, Ting, Yi Qing Xu und Lin Cao. „Semi-Supervised Ultrasound Image Segmentation Based on Curvelet Features“. Applied Mechanics and Materials 239-240 (Dezember 2012): 104–14. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.239-240.104.
Der volle Inhalt der QuelleDarvish, Arman, und Shahryar Rahnamayan. „Optimal Parameter Setting of Active-Contours Using Differential Evolution and Expert-Segmented Sample Image“. Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics 16, Nr. 6 (20.09.2012): 677–86. http://dx.doi.org/10.20965/jaciii.2012.p0677.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Yanwei, Junbo Ye, Tianxiang Wang, Jingyu Liu, Hao Dong und Xin Qiao. „Breast Ultrasound Image Segmentation Algorithm Using Adaptive Region Growing and Variation Level Sets“. Mathematical Problems in Engineering 2022 (03.10.2022): 1–15. http://dx.doi.org/10.1155/2022/1752390.
Der volle Inhalt der QuelleAmine, Mrabti Mohamed, und Hamdi Mohamed Ali. „Intravascular Ultrasound Image Segmentation Using Morphological Snakes“. International Journal of Image, Graphics and Signal Processing 4, Nr. 5 (18.06.2012): 54–60. http://dx.doi.org/10.5815/ijigsp.2012.05.07.
Der volle Inhalt der QuelleWen, Qiaonong, Shuang Xu und Suiren Wan. „Ultrasound Image Segmentation Based on Energy Functional“. Journal of Nanoscience and Nanotechnology 16, Nr. 9 (01.09.2016): 9359–70. http://dx.doi.org/10.1166/jnn.2016.12433.
Der volle Inhalt der QuelleXian, Min, Yingtao Zhang, H. D. Cheng, Fei Xu, Boyu Zhang und Jianrui Ding. „Automatic breast ultrasound image segmentation: A survey“. Pattern Recognition 79 (Juli 2018): 340–55. http://dx.doi.org/10.1016/j.patcog.2018.02.012.
Der volle Inhalt der QuelleZhao, Yuan, Mingjie Jiang, Wai Sum Chan und Bernard Chiu. „Development of a Three-Dimensional Carotid Ultrasound Image Segmentation Workflow for Improved Efficiency, Reproducibility and Accuracy in Measuring Vessel Wall and Plaque Volume and Thickness“. Bioengineering 10, Nr. 10 (18.10.2023): 1217. http://dx.doi.org/10.3390/bioengineering10101217.
Der volle Inhalt der QuelleFarook, I. Mohammed, S. Dhanalakshmi, V. Manikandan und C. Venkatesh. „Optimal Feature Selection for Carotid Artery Image Segmentation Using Evolutionary Computation“. Applied Mechanics and Materials 626 (August 2014): 79–86. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.626.79.
Der volle Inhalt der QuelleDašić, Lazar, Nikola Radovanović, Tijana Šušteršič, Anđela Blagojević, Leo Benolić und Nenad Filipović. „Patch-based Convolutional Neural Network for Atherosclerotic Carotid Plaque Semantic Segmentation“. Ipsi Transactions on Internet research 18, Nr. 1 (01.01.2022): 56–61. http://dx.doi.org/10.58245/ipsi.tir.22jr.10.
Der volle Inhalt der QuelleLian, Jie, Mingyu Zhang, Na Jiang, Wei Bi und Xiaoqiu Dong. „Feature Extraction of Kidney Tissue Image Based on Ultrasound Image Segmentation“. Journal of Healthcare Engineering 2021 (26.04.2021): 1–16. http://dx.doi.org/10.1155/2021/9915697.
Der volle Inhalt der QuelleArdhianto, Peter, Jen-Yung Tsai, Chih-Yang Lin, Ben-Yi Liau, Yih-Kuen Jan, Veit Babak Hamun Akbari und Chi-Wen Lung. „A Review of the Challenges in Deep Learning for Skeletal and Smooth Muscle Ultrasound Images“. Applied Sciences 11, Nr. 9 (28.04.2021): 4021. http://dx.doi.org/10.3390/app11094021.
Der volle Inhalt der QuelleDilna, Kaitheri Thacharedath, und Duraisamy Jude Hemanth. „Novel image enhancement approaches for despeckling in ultrasound images for fibroid detection in human uterus“. Open Computer Science 11, Nr. 1 (01.01.2021): 399–410. http://dx.doi.org/10.1515/comp-2020-0140.
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