Bibliografías temáticas / Segmentation des images échographiques

Índice

  1. Artículos de revistas
  2. Tesis
  3. Libros
  4. Capítulos de libros
  5. Actas de conferencias
  6. Informes

Literatura académica sobre el tema "Segmentation des images échographiques"

Autor: Grafiati
Publicado: 25 de mayo de 2024
Última modificación: 31 de julio de 2025

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Artículos de revistas sobre el tema "Segmentation des images échographiques"

1

Tourasse, C., A. Coulon, and J. F. Dénier. "Corrélations radio-histologiques des images subtiles échographiques." Journal de Radiologie Diagnostique et Interventionnelle 95, no. 2 (2014): 186–200. http://dx.doi.org/10.1016/j.jradio.2013.12.004.

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2

Dhombres, F., S. Friszer, R. Bessis, and J. M. Jouannic. "Une auto-évaluation simplifiée des images échographiques du premier trimestre." Gynécologie Obstétrique & Fertilité 43, no. 12 (2015): 761–66. http://dx.doi.org/10.1016/j.gyobfe.2015.09.006.

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3

Betrouni, N., M. Vermandel, D. Pasquier, R. Viard, and S. Maouche. "Réduction de speckle et modélisation pour la segmentation d'images échographiques de la prostate." ITBM-RBM 26, no. 4 (2005): 276–78. http://dx.doi.org/10.1016/j.rbmret.2005.06.014.

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4

Zaart. "Skin Images Segmentation." Journal of Computer Science 6, no. 2 (2010): 217–23. http://dx.doi.org/10.3844/jcssp.2010.217.223.

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5

Patel, Punam, and Shamik Tiwari. "Text Segmentation from Images." International Journal of Computer Applications 67, no. 19 (2013): 25–28. http://dx.doi.org/10.5120/11505-7222.

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6

Ahmad, Khairul Adilah, Sharifah Lailee Syed Abdullah, and Mahmod Othman. "Natural Images Contour Segmentation." Journal of Computing Research and Innovation 2, no. 4 (2018): 39–47. http://dx.doi.org/10.24191/jcrinn.v2i4.62.

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Resumen
This paper, a combination of edge detection and contour based segmentation approach for object contour delineation is proposed. The proposed approach employs a new methodology for segmenting the fruit contour from the indoor and outdoo r natural images more effectively. The overall process is carried out in five steps. The first step is to pre - process the image in order to convert the colour image to grayscale image. Second step is the adoption of Laplacian of Gaussian edge detection and a new corner template detection algorithm for adjustment of the pixels along the edge map in the interpol
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7

Lawand, Komal. "Segmentation of Dermoscopic Images." IOSR Journal of Engineering 4, no. 4 (2014): 16–20. http://dx.doi.org/10.9790/3021-04461620.

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8

VÉHEL, JACQUES LÉVY, and PASCAL MIGNOT. "MULTIFRACTAL SEGMENTATION OF IMAGES." Fractals 02, no. 03 (1994): 371–77. http://dx.doi.org/10.1142/s0218348x94000466.

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Resumen
We propose a multifractal approach to the problem of image analysis. We show that an alternative description of images, based on a multifractal characterization, can be used instead of the classical approach that involves smoothing of the discrete data in order to compute local extrema. We classify each point of the image according to two parameters, its type of singularity and its relative height, by computing the spectra associated with different kinds of capacities defined from the gray levels. All this information is then used together through a Bayesian approach.
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9

Musatian, S. A., A. V. Lomakin, S. Yu Sartasov, L. K. Popyvanov, I. B. Monakhov, and A. S. Chizhova. "Medical Images Segmentation Operations." Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS 30, no. 4 (2018): 183–94. http://dx.doi.org/10.15514/ispras-2018-30(4)-12.

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10

Taxt, T., P. J. Flynn, and A. K. Jain. "Segmentation of document images." IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 11, no. 12 (1989): 1322–29. http://dx.doi.org/10.1109/34.41371.

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Más fuentes

Tesis sobre el tema "Segmentation des images échographiques"

1

Dhibi, Mounir. "Segmentation et quantification volumique des thromboses veineuses : application aux images échographiques." Télécom Bretagne, 2006. http://www.theses.fr/2006TELB0014.

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Resumen
La thrombose veineuse est la principale cause de l'embolie pulmonaire. Cette maladie est fatale si elle n'est pas détectée et soignée à temps. Les approches manuelles utilisées par les spécialistes ne sont pas assez précises pour détecter ces complications. Notre travail concerne la segmentation des thromboses veineuses et la mesure de leurs volumes, afin de fournir aux praticiens un système d'aide au diagnostic robuste et précis. En effet, si plusieurs modalités d'imagerie peuvent être utilisées pour diagnostiquer la thrombose veineuse l'échographie se présente comme l'examen le plus adéquat.
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2

Dahdouh, Sonia. "Filtrage, segmentation et suivi d'images échographiques : applications cliniques." Phd thesis, Université Paris Sud - Paris XI, 2011. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00647326.

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Resumen
La réalisation des néphrolithotomies percutanées est essentiellement conditionnée par la qualité dela ponction calicièle préalable. En effet, en cas d'échec de celle-ci, l'intervention ne peut avoir lieu.Réalisée le plus souvent sous échographie, sa qualité est fortement conditionnée par celle du retouréchographique, considéré comme essentiel par la deuxième consultation internationale sur la lithiase pour limiter les saignements consécutifs à l'intervention.L'imagerie échographique est largement plébiscitée en raison de son faible coût, de l'innocuité del'examen, liée à son caractère non inva
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3

Tauber, Clovis. "Filtrage anisotrope robuste et segmentation par B-spline snake : application aux images échographiques." Phd thesis, Toulouse, INPT, 2005. http://oatao.univ-toulouse.fr/7357/1/tauber1.pdf.

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Resumen
Le contexte de ce travail est le traitement d'images échographiques. Plus précisément, on s'est intéressé au filtrage et à la segmentation automatique d'images dégradées par du speckle. La première partie concerne les travaux effectués sur le filtrage du speckle. Ils ont abouti à la conception d'une méthode de diffusion anisotrope robuste, nommée -diffusion. Elle se fonde sur un coefficient de diffusion original qui exploite lui-mˆeme la statistique du coefficient de variation et une adaptation de la fonction de Tukey. Un estimateur robuste du paramètre d'échelle de ce filtre est présenté. L'é
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4

Paulhac, Ludovic. "Outils et méthodes d'analyse d'images 3D texturées : application à la segmentation des images échographiques." Phd thesis, Université François Rabelais - Tours, 2009. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00576507.

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Resumen
Le travail présenté dans cette thèse s'inscrit dans le domaine de l'analyse d'images texturées et plus particulièrement d'images 3D (ensembles de voxels). Pour ces dernières, les difficultés d'analyse sont principalement dues à la très grande quantité d'informations à prendre en compte et à traiter, ce qui rend inefficaces les méthodes dédiées aux images 2D. De plus, outre le faible nombre de travaux proposant des méthodes réellement 3D, la majeure partie des méthodes d'analyse de textures existantes n'ont pas une applicabilité très étendue et sont incapables d'identifier certaines classes de
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5

Ionescu, Gelu. "Segmentation et recalage d'images échographiques par utilisation de connaissances physiologiques et morphologiques." Phd thesis, Université Joseph Fourier (Grenoble), 1998. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00005189.

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Resumen
L'échographie est un outil qui s'impose de plus en plus dans le domaine des Gestes Médico-Chirurgicaux Assistés par Ordinateur (GMCAO). Les médecins et les chirurgiens disposent en conséquence d'un excellent outil de travail qui les aide à planifier et surtout à réaliser des interventions chirurgicales. Pour cela, ils ont besoin également de logiciels automatiques et faciles à utiliser fondés sur d'algorithmes robustes, précis et rapides. L'objectif majeur de cette thèse est d'exploiter la dualité segmentation- recalage pour extraire de l'information pertinente des images échographiques. Cette
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6

Garnier, Carole. "Segmentation de la prostate pour la thérapie par Ultrasons Haute Intensité guidée par l'image." Phd thesis, Université Rennes 1, 2009. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00498035.

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Resumen
Ce travail traite le problème de la segmentation d'images échographiques de prostate acquises en condition per-opératoire dans le cadre de la destruction de tumeurs effectuée par une technique d'ultrasons haute intensité (HIFU). L'objectif est de délimiter précisément les tissus cible de façon à concentrer l'échauffement induit par les ultrasons tout en réduisant leur impact sur les structures voisines. L' étude bibliographique de l'état de l'art montre que toutes les méthodes de segmentation se référant aux dernières avancées méthodologiques ont été tentées sans pour autant apporter de répons
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7

Li, Yingping. "Artificial intelligence and radiomics in cancer diagnosis." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2022. http://www.theses.fr/2022UPASG053.

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Resumen
L'intelligence artificielle (IA) est très utilisée pour le diagnostic et le traitement de données médicales, donnant lieu à la médecine personnalisée assistée par l'IA. Ce manuscrit se concentre sur la proposition et l'analyse de méthodes d'IA, notamment l'apprentissage profond et la radiomique, pour le diagnostic du cancer. Tout d'abord, une approche efficace de segmentation automatique est essentielle pour mettre en place une méthode de diagnostic par IA, car c'est un préalable à une analyse par radiomiques. Nous avons proposé une nouvelle approche pour la segmentation automatique des lésion
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Sandoval, Niño Zulma. "Planning and guidance of ultrasound guided High Intensity Focused Ultrasound cardiac arrhythmia therapy." Thesis, Rennes 1, 2015. http://www.theses.fr/2015REN1S044/document.

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L'objectif des travaux présentés dans ce document est de développer de nouvelles méthodes de traitement d'images pour améliorer la planification et le guidage d'une thérapie par voie transœsophagienne de la fibrillation auriculaire à l'aide d'Ultrason Focalisé Haute Intensité. Le document est divisé en deux parties : la planification du traitement et le guidage de la thérapie. Pour la planification de la thérapie, l'idée est d'exploiter l'information acquise au stade préopératoire par un scanner X ou IRM afin de retrouver l'anatomie spécifique du patient et à y définir le futur geste thérapeut
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9

Leclerc, Sarah Marie-Solveig. "Automatisation de la segmentation sémantique de structures cardiaques en imagerie ultrasonore par apprentissage supervisé." Thesis, Lyon, 2019. http://www.theses.fr/2019LYSEI121.

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Resumen
L’analyse d’images médicales joue un rôle essentiel en cardiologie pour la réalisation du diagnostique cardiaque clinique et le suivi de l’état du patient. Parmi les modalités d’imagerie utilisées, l’imagerie par ultrasons, temps réelle, moins coûteuse et portable au chevet du patient, est de nos jours la plus courante. Malheureusement, l’étape nécessaire de segmentation sémantique (soit l’identification et la délimitation précise) des structures cardiaques est difficile en échocardiographie à cause de la faible qualité des images ultrasonores, caractérisées en particulier par l’absence d’inte
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10

Assadzadeh, Djafar. "Traitement des images échographiques." Paris 13, 1986. http://www.theses.fr/1986PA132013.

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Más fuentes

Libros sobre el tema "Segmentation des images échographiques"

1

Gorte, Ben. Probabilistic segmentation of remotely sensed images. International Institute for Aerospace Survey and Earth Sciences (ITC), 1998.

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2

Banik, Shantanu, Rangaraj M. Rangayyan, and Graham S. Boag. Landmarking and Segmentation of 3D CT Images. Springer International Publishing, 2009. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-01635-6.

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3

Zuluaga, Maria A., Kanwal Bhatia, Bernhard Kainz, Mehdi H. Moghari, and Danielle F. Pace, eds. Reconstruction, Segmentation, and Analysis of Medical Images. Springer International Publishing, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-52280-7.

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4

Tuckett, Nicholas M. Maximum gradient profile segmentation of gesture images. UMIST, 1995.

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5

Griffiths, Jane Edisbury. Market segmentation and the corporate images of grocery retailers. University of Manchester, 1996.

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6

Zhuang, Xiahai, and Lei Li, eds. Myocardial Pathology Segmentation Combining Multi-Sequence Cardiac Magnetic Resonance Images. Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-65651-5.

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7

Anil, Phatak, Chatterji Gano, and Ames Research Center, eds. Scene segmentation of natural images using texture measures and back-propagation. National Aeronautics and Space Administration, Ames Research Center, 1993.

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8

Ma, Jun, Yuyin Zhou, and Bo Wang, eds. Medical Image Segmentation Foundation Models. CVPR 2024 Challenge: Segment Anything in Medical Images on Laptop. Springer Nature Switzerland, 2025. https://doi.org/10.1007/978-3-031-81854-7.

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9

Noltimier, Katy Farness. Geological analysis of ERS-1 SAR mosaic: Implications for the tectonic segmentation of the Antarctic Peninsula. Byrd Polar Research Center, Ohio State University, 1998.

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10

Abkar, Ali Akbar. Likelihood-based segmentation and classification of remotely sensed images: A Bayesian optimization approach for combining RS and GIS. International Institute for Aerospace Survey and Earth Sciences, 1999.

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Más fuentes

Capítulos de libros sobre el tema "Segmentation des images échographiques"

1

Stanescu, Liana, Dumitru Dan Burdescu, Marius Brezovan, and Cristian Gabriel Mihai. "Medical Images Segmentation." In SpringerBriefs in Electrical and Computer Engineering. Springer New York, 2011. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4614-1909-9_3.

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2

Bergounioux, Maïtine. "Segmentation." In Introduction au traitement mathématique des images - méthodes déterministes. Springer Berlin Heidelberg, 2015. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-46539-4_5.

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3

Hoogs, Anthony, and Ruzena Bajcsy. "Segmentation modeling." In Computer Analysis of Images and Patterns. Springer Berlin Heidelberg, 1995. http://dx.doi.org/10.1007/3-540-60268-2_385.

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4

Stokman, With contributions by Harro M. G. "Segmentation of Multispectral Images." In Color in Computer Vision. John Wiley & Sons, Inc., 2012. http://dx.doi.org/10.1002/9781118350089.ch18.

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5

Pavlidis, George. "Segmentation of Digital Images." In Mixed Raster Content. Springer Singapore, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-10-2830-4_3.

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6

Setarehdan, S. K., and John J. Soraghan. "Segmentation in Echocardiographic Images." In Advanced Algorithmic Approaches to Medical Image Segmentation. Springer London, 2002. http://dx.doi.org/10.1007/978-0-85729-333-6_2.

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7

Banik, Shantanu, Rangaraj M. Rangayyan, and Graham S. Boag. "Image Segmentation." In Landmarking and Segmentation of 3D CT Images. Springer International Publishing, 2009. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-01635-6_2.

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8

Kimmel, Ron. "2D and 3D Image Segmentation." In Numerical Geometry of Images. Springer New York, 2004. http://dx.doi.org/10.1007/978-0-387-21637-9_9.

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9

Haindl, Michal, and Pavel Žid. "Fast segmentation of range images." In Image Analysis and Processing. Springer Berlin Heidelberg, 1997. http://dx.doi.org/10.1007/3-540-63507-6_214.

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10

Cuevas, Erik, Valentín Osuna, and Diego Oliva. "Multilevel Segmentation in Digital Images." In Evolutionary Computation Techniques: A Comparative Perspective. Springer International Publishing, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-51109-2_2.

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Actas de conferencias sobre el tema "Segmentation des images échographiques"

1

Nakajima, Akira, and Hiroyuki Kobayashi. "Semantic Segmentation with GLCM Images." In 21st International Conference on Informatics in Control, Automation and Robotics. SCITEPRESS - Science and Technology Publications, 2024. http://dx.doi.org/10.5220/0013072200003822.

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2

Ameur, Meryem, Cherki Daoui, and Najlae Idrissi. "Fast Markovian Images Segmentation." In 2020 IEEE 6th International Conference on Optimization and Applications (ICOA). IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/icoa49421.2020.9094479.

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3

Verdenskaya, N. V., V. V. Sazonov, I. A. Ivanova, A. G. Yarovoyj, and L. P. Ligthart. "Segmentation of GPR Images." In Proceedings of the 3rd European Radar Conference. IEEE, 2006. http://dx.doi.org/10.1109/eurad.2006.280269.

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4

Báez, Nery Javier Machado, Luis Vázquez Noguera, and Horacio Legal Ayala. "Segmentation of melanoma images." In XXXV CNMAC - Congresso Nacional de Matemática Aplicada e Computacional. SBMAC, 2015. http://dx.doi.org/10.5540/03.2015.003.01.0125.

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5

Akram, Muhammad Usman, Anam Tariq, and Sarwat Nasir. "Retinal images: Noise segmentation." In IEEE INMIC 2008. 12th IEEE International Multitopic Conference. IEEE, 2008. http://dx.doi.org/10.1109/inmic.2008.4777719.

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6

Krueger, Warren M. "Segmentation in blurred images." In SPIE's 1993 International Symposium on Optics, Imaging, and Instrumentation, edited by Joseph N. Wilson and David C. Wilson. SPIE, 1993. http://dx.doi.org/10.1117/12.146595.

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7

Bones, Philip J., Todd C. Griffin, and Chris M. Carey-Smith. "Segmentation of document images." In SC - DL tentative, edited by Walter Bender and Mitsunaga Saito. SPIE, 1990. http://dx.doi.org/10.1117/12.19950.

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8

Al-Hujazi, Ezzet H., and Arun Sood. "Segmentation Of Range Images." In SPIE 1989 Technical Symposium on Aerospace Sensing, edited by Mohan M. Trivedi. SPIE, 1989. http://dx.doi.org/10.1117/12.969274.

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9

Švihlík, Jan, Stanislav Vítek, Karel Fliegel, Petr Páta, and Elena Anisimova. "Segmentation of astronomical images." In SPIE Optical Engineering + Applications, edited by Andrew G. Tescher. SPIE, 2014. http://dx.doi.org/10.1117/12.2062009.

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10

Barker, Simon A., Anil C. Kokaram, and Peter J. W. Rayner. "Unsupervised segmentation of images." In SPIE's International Symposium on Optical Science, Engineering, and Instrumentation, edited by Ali Mohammad-Djafari. SPIE, 1998. http://dx.doi.org/10.1117/12.323800.

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Informes sobre el tema "Segmentation des images échographiques"

1

Shah, Jayant. Object Oriented Segmentation of Images. Defense Technical Information Center, 1994. http://dx.doi.org/10.21236/ada290792.

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2

Blackston, Matthew, Deniz Aykac, and Paul Hausladen. Progress Update on Segmentation of Neutron Tomographic Images, 2018. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), 2018. http://dx.doi.org/10.2172/1675057.

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3

Ho, Leyton. ully Automated GrowCut-based Segmentation of Melanoma in Dermoscopic Images. Journal of Young Investigators, 2019. http://dx.doi.org/10.22186/jyi.36.2.11-17.

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4

Quinn, George W. An Open Source Iris Segmentation Algorithm for Non-ideal Images. National Institute of Standards and Technology, 2024. http://dx.doi.org/10.6028/nist.ir.8516.

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5

Li, Qunhua, Chris Fraley, Roger E. Bumgarner, Ka Y. Yeung, and Adrian E. Raftery. Donuts, Scratches and Blanks: Robust Model-Based Segmentation of Microarray Images. Defense Technical Information Center, 2005. http://dx.doi.org/10.21236/ada454864.

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He, Ping, and Jun Zheng. Segmentation of TIBIA Bone in Ultrasound Images Using Active Shape Models. Defense Technical Information Center, 2001. http://dx.doi.org/10.21236/ada412425.

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7

Tadmor, Eitan, Suzanne Nezzar, and Luminita Vese. Multiscale Hierarchical Decomposition of Images with Applications to Deblurring, Denoising and Segmentation. Defense Technical Information Center, 2007. http://dx.doi.org/10.21236/ada489758.

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8

Bai, Xue, and Guillermo Sapiro. Distancecut: Interactive Real-Time Segmentation and Matting of Images and Videos (PREPRINT). Defense Technical Information Center, 2007. http://dx.doi.org/10.21236/ada478494.

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9

Mohan, Anish, Guillermo Sapiro, and Edward Bosch. Spatially-Coherent Non-Linear Dimensionality Reduction and Segmentation of Hyper-Spectral Images (PREPRINT). Defense Technical Information Center, 2006. http://dx.doi.org/10.21236/ada478496.

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10

Hausladen, Paul. Oak Ridge National Laboratory Progress Update on Segmentation of Neutron Tomographic Images, 2017. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), 2017. http://dx.doi.org/10.2172/1868506.

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