Littérature scientifique sur le sujet « Automated Segmentation Method »
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Articles de revues sur le sujet "Automated Segmentation Method"
Harkey, Matthew S., Nicholas Michel, Christopher Kuenze, Ryan Fajardo, Matt Salzler, Jeffrey B. Driban et Ilker Hacihaliloglu. « Validating a Semi-Automated Technique for Segmenting Femoral Articular Cartilage on Ultrasound Images ». CARTILAGE 13, no 2 (avril 2022) : 194760352210930. http://dx.doi.org/10.1177/19476035221093069.
Texte intégralWang, Yang, Yihao Chen, Hao Yuan et Cheng Wu. « An automated learning method of semantic segmentation for train autonomous driving environment understanding ». International Journal of Advances in Intelligent Informatics 10, no 1 (29 février 2024) : 148. http://dx.doi.org/10.26555/ijain.v10i1.1521.
Texte intégralKemnitz, Jana, Christian F. Baumgartner, Felix Eckstein, Akshay Chaudhari, Anja Ruhdorfer, Wolfgang Wirth, Sebastian K. Eder et Ender Konukoglu. « Clinical evaluation of fully automated thigh muscle and adipose tissue segmentation using a U-Net deep learning architecture in context of osteoarthritic knee pain ». Magnetic Resonance Materials in Physics, Biology and Medicine 33, no 4 (23 décembre 2019) : 483–93. http://dx.doi.org/10.1007/s10334-019-00816-5.
Texte intégralBuser, Myrthe A. D., Alida F. W. van der Steeg, Marc H. W. A. Wijnen, Matthijs Fitski, Harm van Tinteren, Marry M. van den Heuvel-Eibrink, Annemieke S. Littooij et Bas H. M. van der Velden. « Radiologic versus Segmentation Measurements to Quantify Wilms Tumor Volume on MRI in Pediatric Patients ». Cancers 15, no 7 (1 avril 2023) : 2115. http://dx.doi.org/10.3390/cancers15072115.
Texte intégralMatin-Mann, Farnaz, Ziwen Gao, Chunjiang Wei, Felix Repp, Eralp-Niyazi Artukarslan, Samuel John, Dorian Alcacer Labrador, Thomas Lenarz et Verena Scheper. « Development and In-Silico and Ex-Vivo Validation of a Software for a Semi-Automated Segmentation of the Round Window Niche to Design a Patient Specific Implant to Treat Inner Ear Disorders ». Journal of Imaging 9, no 2 (20 février 2023) : 51. http://dx.doi.org/10.3390/jimaging9020051.
Texte intégralSunoqrot, Mohammed R. S., Kirsten M. Selnæs, Elise Sandsmark, Gabriel A. Nketiah, Olmo Zavala-Romero, Radka Stoyanova, Tone F. Bathen et Mattijs Elschot. « A Quality Control System for Automated Prostate Segmentation on T2-Weighted MRI ». Diagnostics 10, no 9 (18 septembre 2020) : 714. http://dx.doi.org/10.3390/diagnostics10090714.
Texte intégralClark, A. E., B. Biffi, R. Sivera, A. Dall'Asta, L. Fessey, T. L. Wong, G. Paramasivam, D. Dunaway, S. Schievano et C. C. Lees. « Developing and testing an algorithm for automatic segmentation of the fetal face from three-dimensional ultrasound images ». Royal Society Open Science 7, no 11 (novembre 2020) : 201342. http://dx.doi.org/10.1098/rsos.201342.
Texte intégralNguyen, Philon, Thanh An Nguyen et Yong Zeng. « Segmentation of design protocol using EEG ». Artificial Intelligence for Engineering Design, Analysis and Manufacturing 33, no 1 (3 avril 2018) : 11–23. http://dx.doi.org/10.1017/s0890060417000622.
Texte intégralNishiyama, Daisuke, Hiroshi Iwasaki, Takaya Taniguchi, Daisuke Fukui, Manabu Yamanaka, Teiji Harada et Hiroshi Yamada. « Deep generative models for automated muscle segmentation in computed tomography scanning ». PLOS ONE 16, no 9 (10 septembre 2021) : e0257371. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0257371.
Texte intégralG, Mohandass, Hari Krishnan G et Hemalatha R J. « An approach to automated retinal layer segmentation in SDOCT images ». International Journal of Engineering & ; Technology 7, no 2.25 (3 mai 2018) : 56. http://dx.doi.org/10.14419/ijet.v7i2.25.12371.
Texte intégralThèses sur le sujet "Automated Segmentation Method"
Tran, Philippe. « Segmentation and characterization of cerebral white matter hyperintensities : application in individuals with multiple sclerosis and age-related pathologies ». Electronic Thesis or Diss., Sorbonne université, 2022. https://accesdistant.sorbonne-universite.fr/login?url=https://theses-intra.sorbonne-universite.fr/2022SORUS243.pdf.
Texte intégralWhite matter hyperintensities (WMH) are more and more taken into account in the clinical monitoring of elderly subjects and/or dementia patients, and are crucial in patients with Multiple Sclerosis (MS). Automated methods have been proposed to better quantify these lesions on a large scale, in order to better understand the underlying mechanisms of these pathologies. However, to our knowledge, no automated method has reached consensus today for the segmentation of WMH, and no method has been validated on these two types of subjects. This thesis introduces several tools and their validations in order to better characterize WMH. First of all, WHASA-3D (Tran et al. 2022) is a new automated method for WMH segmentation adapted for 3D T2-FLAIR data and MS patients in a multicenter setting. It is a major improvement of WHASA (Samaille et al. 2012). WHASA-3D's performances are here compared with six state-of-the-art methods with their default parameters and optimized settings, when possible. Two extensions have then been developped to support the clinician for patient diagnosis and clinical monitoring. WHASA-Spatial is an extension for the automatic spatial characterization of WMH provided by WHASA-3D according to four classes (periventricular, infratentorial, juxtacortical/cortical, deep). The visual assessment on 104 MS subjects showed that the global classification was very satisfactory. Finally, WHASA-Longitudinal, is an extension that allows the automatic segmentation of new or enlarged lesions between two successive acquisitions. The performance of this method was satisfactory for volume agreement and a solution is proposed and needs to be investigated to improve new lesion count. These results need to be confirmed on a larger number of subjects
Shan, Juan. « A Fully Automatic Segmentation Method for Breast Ultrasound Images ». DigitalCommons@USU, 2011. https://digitalcommons.usu.edu/etd/905.
Texte intégralVestergren, Sara, et Navid Zandpour. « Automatic Image Segmentation for Hair Masking : two Methods ». Thesis, KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS), 2019. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-254258.
Texte intégralBenhabiles, Halim. « 3D-mesh segmentation : automatic evaluation and a new learning-based method ». Phd thesis, Université des Sciences et Technologie de Lille - Lille I, 2011. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00834344.
Texte intégralSun, Felice (Felice Tzu-yun) 1976. « Integrating statistical and knowledge-based methods for automatic phonemic segmentation ». Thesis, Massachusetts Institute of Technology, 1999. http://hdl.handle.net/1721.1/80127.
Texte intégralReavy, Richard Wilson. « Image segmentation for automatic target recognition : an investigation of a method of applying post-segmentation derived information to a secondary segmentation process ». Thesis, University of Edinburgh, 1999. http://hdl.handle.net/1842/12840.
Texte intégralLi, Xiaolong. « Semi-Automatic Segmentation of Normal Female Pelvic Floor Structures from Magnetic Resonance Images ». Cleveland State University / OhioLINK, 2010. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=csu1265412807.
Texte intégralArif, Omar. « Robust target localization and segmentation using statistical methods ». Diss., Georgia Institute of Technology, 2010. http://hdl.handle.net/1853/33882.
Texte intégralKolesov, Ivan A. « Statistical methods for coupling expert knowledge and automatic image segmentation and registration ». Diss., Georgia Institute of Technology, 2012. http://hdl.handle.net/1853/47739.
Texte intégralMcCormick, Neil Howie. « Bayesian methods for automatic segmentation and classification of SLO and SONAR data ». Thesis, Heriot-Watt University, 2001. http://hdl.handle.net/10399/452.
Texte intégralLivres sur le sujet "Automated Segmentation Method"
Behrooz, Ali. Systems and Methods for Automated Segmentation of Individual Skeletal Bones in 3D Anatomical Images : United States Patent 9999400. Independently Published, 2020.
Trouver le texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Automated Segmentation Method"
Li, Zhihui, Fenggang Huang et Yongmei Liu. « A Method of Motion Segmentation Based on Region Shrinking ». Dans Intelligent Data Engineering and Automated Learning – IDEAL 2006, 275–82. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2006. http://dx.doi.org/10.1007/11875581_33.
Texte intégralTsagaan, Baigalmaa, Akinobu Shimizu, Hidefumi Kobatake et Kunihisa Miyakawa. « An Automated Segmentation Method of Kidney Using Statistical Information ». Dans Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention — MICCAI 2002, 556–63. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2002. http://dx.doi.org/10.1007/3-540-45786-0_69.
Texte intégralChan, Robin, Svenja Uhlemeyer, Matthias Rottmann et Hanno Gottschalk. « Detecting and Learning the Unknown in Semantic Segmentation ». Dans Deep Neural Networks and Data for Automated Driving, 277–313. Cham : Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-01233-4_10.
Texte intégralHashemi, Atiye Sadat, Andreas Bär, Saeed Mozaffari et Tim Fingscheidt. « Improving Transferability of Generated Universal Adversarial Perturbations for Image Classification and Segmentation ». Dans Deep Neural Networks and Data for Automated Driving, 171–96. Cham : Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-01233-4_6.
Texte intégralKlingner, Marvin, et Tim Fingscheidt. « Improved DNN Robustness by Multi-task Training with an Auxiliary Self-Supervised Task ». Dans Deep Neural Networks and Data for Automated Driving, 149–70. Cham : Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-01233-4_5.
Texte intégralPopescu, Iulia A., Alessandra Borlotti, Erica Dall’Armellina et Vicente Grau. « Automated LGE Myocardial Scar Segmentation Using MaskSLIC Supervoxels - Replicating the Clinical Method ». Dans Communications in Computer and Information Science, 229–36. Cham : Springer International Publishing, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-60964-5_20.
Texte intégralSchneider, Zofia, et Elżbieta Pociask. « Automated External Contour-Segmentation Method for Vertebrae in Lateral Cervical Spine Radiographs ». Dans Advances in Intelligent Systems and Computing, 118–26. Cham : Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-88976-0_16.
Texte intégralZhan, Yiqiang, et Dinggang Shen. « Automated Segmentation of 3D US Prostate Images Using Statistical Texture-Based Matching Method ». Dans Lecture Notes in Computer Science, 688–96. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2003. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-39899-8_84.
Texte intégralDuda, Julia, Izabela Cywińska et Elżbieta Pociask. « Fully Automated Lumen Segmentation Method and BVS Stent Struts Detection in OCT Images ». Dans Communications in Computer and Information Science, 353–67. Cham : Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-19647-8_25.
Texte intégralDuan, Lijuan, Xuan Feng, Jie Chen et Fan Xu. « An Automated Method with Feature Pyramid Encoder and Dual-Path Decoder for Nuclei Segmentation ». Dans Pattern Recognition and Computer Vision, 341–52. Cham : Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-60633-6_28.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Automated Segmentation Method"
Renner, Johan, Roland Gårdhagen et Matts Karlsson. « Subject Specific In-Vivo CFD Estimated Aortic WSS : Comparison Between Manual and Automated Segmentation Methods ». Dans ASME 2008 Summer Bioengineering Conference. American Society of Mechanical Engineers, 2008. http://dx.doi.org/10.1115/sbc2008-192735.
Texte intégralKhouaja, Sourour, Hajer Jlassi et Kamel Hamrouni. « An automated method for breast mass segmentation ». Dans 2014 6th International Conference of Soft Computing and Pattern Recognition (SoCPaR). IEEE, 2014. http://dx.doi.org/10.1109/socpar.2014.7008002.
Texte intégralNarote, Sandipan P., Abhilasha S. Narote, Laxman M. Waghmare et Arun N. Gaikwad. « An Automated Segmentation Method For Iris Recognition ». Dans TENCON 2006 - 2006 IEEE Region 10 Conference. IEEE, 2006. http://dx.doi.org/10.1109/tencon.2006.344211.
Texte intégralHuo, Zhimin, et Maryellen L. Giger. « Evaluation of an automated segmentation method based on performances of an automated classification method ». Dans Medical Imaging 2000, sous la direction de Elizabeth A. Krupinski. SPIE, 2000. http://dx.doi.org/10.1117/12.383111.
Texte intégralHuang, Jida, et Tsz-Ho Kwok. « Comparing Segmentation Approaches for Learning-Aware Wireframe Generation on Human Model ». Dans ASME 2020 International Design Engineering Technical Conferences and Computers and Information in Engineering Conference. American Society of Mechanical Engineers, 2020. http://dx.doi.org/10.1115/detc2020-22616.
Texte intégralKalka, Nathan, Nick Bartlow et Bojan Cukic. « An automated method for predicting iris segmentation failures ». Dans 2009 IEEE 3rd International Conference on Biometrics : Theory, Applications, and Systems (BTAS). IEEE, 2009. http://dx.doi.org/10.1109/btas.2009.5339062.
Texte intégralChakraborty, Shouvik, Kalyani Mali, Sankhadeep Chatterjee, Soumen Banerjee, Kyamelia Roy, Kamelia Deb, Sayan Sarkar et Neha Prasad. « An integrated method for automated biomedical image segmentation ». Dans 2017 4th International Conference on Opto-Electronics and Applied Optics (Optronix). IEEE, 2017. http://dx.doi.org/10.1109/optronix.2017.8349978.
Texte intégralWenjun Tan, Jinzhu Yang, Dazhe Zhao, Shuang Ma, Li Qu et Jinchi Wang. « A novel method for automated segmentation of airway tree ». Dans 2012 24th Chinese Control and Decision Conference (CCDC). IEEE, 2012. http://dx.doi.org/10.1109/ccdc.2012.6244152.
Texte intégralRosidi, Rasyiqah Annani Mohd, Aida Syafiqah Ahmad Khaizi, Hong-Seng Gan et Hafiz Basarudin. « Boundary correction in semi-automated segmentation using scribbling method ». Dans 2017 International Conference on Engineering Technology and Technopreneurship (ICE2T). IEEE, 2017. http://dx.doi.org/10.1109/ice2t.2017.8215986.
Texte intégralParanjape, Amit S., Badr Elmaanaoui, Jordan Dewelle, H. Grady Rylander et Thomas E. Milner. « Automated method for RNFL segmentation in spectral domain OCT ». Dans Biomedical Optics (BiOS) 2008, sous la direction de Tuan Vo-Dinh, Warren S. Grundfest, David A. Benaron et Gerald E. Cohn. SPIE, 2008. http://dx.doi.org/10.1117/12.763491.
Texte intégralRapports d'organisations sur le sujet "Automated Segmentation Method"
Klobucar, Blaz. Urban Tree Detection in Historical Aerial Imagery of Sweden : a test in automated detection with open source Deep Learning models. Faculty of Landscape Architecture, Horticulture and Crop Production Science, Swedish University of Agricultural Sciences, 2024. http://dx.doi.org/10.54612/a.7kn4q7vikr.
Texte intégralBurks, Thomas F., Victor Alchanatis et Warren Dixon. Enhancement of Sensing Technologies for Selective Tree Fruit Identification and Targeting in Robotic Harvesting Systems. United States Department of Agriculture, octobre 2009. http://dx.doi.org/10.32747/2009.7591739.bard.
Texte intégral