Littérature scientifique sur le sujet « Biomedical images »
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Articles de revues sur le sujet "Biomedical images"
Thanh, D. N. H., et S. D. Dvoenko. « A DENOISING OF BIOMEDICAL IMAGES ». ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XL-5/W6 (18 mai 2015) : 73–78. http://dx.doi.org/10.5194/isprsarchives-xl-5-w6-73-2015.
Texte intégralSantosh, K. C., Naved Alam, Partha Pratim Roy, Laurent Wendling, Sameer Antani et GeorgeR Thoma. « Arrowhead detection in biomedical images ». Electronic Imaging 2016, no 17 (17 février 2016) : 1–7. http://dx.doi.org/10.2352/issn.2470-1173.2016.17.drr-054.
Texte intégralKundu, Amlan. « Local segmentation of biomedical images ». Computerized Medical Imaging and Graphics 14, no 3 (mai 1990) : 173–83. http://dx.doi.org/10.1016/0895-6111(90)90057-i.
Texte intégralZhang, Yinghui, Fengyuan Zhang, Yantong Cui et Ruoci Ning. « CLASSIFICATION OF BIOMEDICAL IMAGES USING CONTENT BASED IMAGE RETRIEVAL SYSTEMS ». International Journal of Engineering Technologies and Management Research 5, no 2 (8 février 2020) : 181–89. http://dx.doi.org/10.29121/ijetmr.v5.i2.2018.161.
Texte intégralBadaoui, S., V. Chameroy et F. Aubry. « A database manager of biomedical images ». Medical Informatics 18, no 1 (janvier 1993) : 23–33. http://dx.doi.org/10.3109/14639239309034465.
Texte intégralGil, Debora, Aura Hernàndez-Sabaté, Mireia Brunat, Steven Jansen et Jordi Martínez-Vilalta. « Structure-preserving smoothing of biomedical images ». Pattern Recognition 44, no 9 (septembre 2011) : 1842–51. http://dx.doi.org/10.1016/j.patcog.2010.08.003.
Texte intégralVitulano, S., C. Di Ruberto et M. Nappi. « Different methods to segment biomedical images ». Pattern Recognition Letters 18, no 11-13 (novembre 1997) : 1125–31. http://dx.doi.org/10.1016/s0167-8655(97)00097-4.
Texte intégralTaratorin, A. M., E. E. Godik et Yu V. Guljaev. « Functional mapping of dynamic biomedical images ». Measurement 8, no 3 (juillet 1990) : 137–40. http://dx.doi.org/10.1016/0263-2241(90)90055-b.
Texte intégralSakr, Majd, Mohammad Hammoud et Manoj Dareddy Reddy. « Image processing on the Cloud : Characterizing edge detection on biomedical images ». Qatar Foundation Annual Research Forum Proceedings, no 2012 (octobre 2012) : CSPS11. http://dx.doi.org/10.5339/qfarf.2012.csps11.
Texte intégralKorenblum, Daniel, Daniel Rubin, Sandy Napel, Cesar Rodriguez et Chris Beaulieu. « Managing Biomedical Image Metadata for Search and Retrieval of Similar Images ». Journal of Digital Imaging 24, no 4 (16 septembre 2010) : 739–48. http://dx.doi.org/10.1007/s10278-010-9328-z.
Texte intégralThèses sur le sujet "Biomedical images"
Pham, Hong Nhung. « Graph-based registration for biomedical images ». Thesis, Poitiers, 2019. http://www.theses.fr/2019POIT2258/document.
Texte intégralThe context of this thesis is the image registration for endomicroscopic images. Multiphoton microendoscope provides different scanning trajectories which are considered in this work. First we propose a nonrigid registration method whose motion estimation is cast into a feature matching problem under the Log-Demons framework using Graph Wavelets. We investigate the Spectral Graph Wavelets (SGWs) to capture the shape feature of the images. The data representation on graphs is more adapted to data with complex structures. Our experiments on endomicroscopic images show that this method outperforms the existing nonrigid image registration techniques. We then propose a novel image registration strategy for endomicroscopic images acquired on irregular grids. The Graph Wavelet transform is flexible to apply on different types of data regardless of the data point densities and how complex the data structure is. We also show how the Log-Demons framework can be adapted to the optimization of the objective function defined for images with an irregular sampling
RUNDO, LEONARDO. « Computer-Assisted Analysis of Biomedical Images ». Doctoral thesis, Università degli Studi di Milano-Bicocca, 2019. http://hdl.handle.net/10281/241343.
Texte intégralNowadays, the amount of heterogeneous biomedical data is increasing more and more thanks to novel sensing techniques and high-throughput technologies. In reference to biomedical image analysis, the advances in image acquisition modalities and high-throughput imaging experiments are creating new challenges. This huge information ensemble could overwhelm the analytic capabilities needed by physicians in their daily decision-making tasks as well as by biologists investigating complex biochemical systems. In particular, quantitative imaging methods convey scientifically and clinically relevant information in prediction, prognosis or treatment response assessment, by also considering radiomics approaches. Therefore, the computational analysis of medical and biological images plays a key role in radiology and laboratory applications. In this regard, frameworks based on advanced Machine Learning and Computational Intelligence can significantly improve traditional Image Processing and Pattern Recognition approaches. However, conventional Artificial Intelligence techniques must be tailored to address the unique challenges concerning biomedical imaging data. This thesis aims at proposing novel and advanced computer-assisted methods for biomedical image analysis, also as an instrument in the development of Clinical Decision Support Systems, by always keeping in mind the clinical feasibility of the developed solutions. The devised classical Image Processing algorithms, with particular interest to region-based and morphological approaches in biomedical image segmentation, are first described. Afterwards, Pattern Recognition techniques are introduced, applying unsupervised fuzzy clustering and graph-based models (i.e., Random Walker and Cellular Automata) to multispectral and multimodal medical imaging data processing. Taking into account Computational Intelligence, an evolutionary framework based on Genetic Algorithms for medical image enhancement and segmentation is presented. Moreover, multimodal image co-registration using Particle Swarm Optimization is discussed. Finally, Deep Neural Networks are investigated: (i) the generalization abilities of Convolutional Neural Networks in medical image segmentation for multi-institutional datasets are addressed by conceiving an architecture that integrates adaptive feature recalibration blocks, and (ii) the generation of realistic medical images based on Generative Adversarial Networks is applied to data augmentation purposes. In conclusion, the ultimate goal of these research studies is to gain clinically and biologically useful insights that can guide differential diagnosis and therapies, leading towards biomedical data integration for personalized medicine. As a matter of fact, the proposed computer-assisted bioimage analysis methods can be beneficial for the definition of imaging biomarkers, as well as for quantitative medicine and biology.
Cai, Hongmin. « Quality enhancement and segmentation for biomedical images ». Click to view the E-thesis via HKUTO, 2007. http://sunzi.lib.hku.hk/hkuto/record/B39380130.
Texte intégralCai, Hongmin, et 蔡宏民. « Quality enhancement and segmentation for biomedical images ». Thesis, The University of Hong Kong (Pokfulam, Hong Kong), 2007. http://hub.hku.hk/bib/B39380130.
Texte intégralLashin, Nabil Aly Mohamed Aly. « Restoration methods for biomedical images in confocal microscopy ». [S.l.] : [s.n.], 2005. http://deposit.ddb.de/cgi-bin/dokserv?idn=975678167.
Texte intégralAguilar, Chongtay María del Rocío. « Model based system for automated analysis of biomedical images ». Thesis, University of Edinburgh, 1997. http://hdl.handle.net/1842/30059.
Texte intégralStanier, Jeffrey. « Segmentation and editing of 3-dimensional medical images ». Thesis, University of Ottawa (Canada), 1994. http://hdl.handle.net/10393/10031.
Texte intégralStinson, Eric. « Distortion correction for diffusion weighted magnetic resonance images ». Thesis, McGill University, 2009. http://digitool.Library.McGill.CA:80/R/?func=dbin-jump-full&object_id=32587.
Texte intégralL'imagerie par résonance magnétique (IRM) de diffusion est utile dans l'étude du cerveau humain, tant en santé que dysfonctionnel ou atteint de maladie. Malheureusement, cette technique est susceptible à des distortions géometriques qui diminuent la précision et la valeur des données. Un algorithme de correction de ces distortions doit être utilisé pendant le traitement des données. Le but de ce mémoire est de développer, d'implementer et de tester une méthode de correction des distortions pour l'IRM de diffusion. Un algorithme de correction des distortions fut developé et implémenté, puis évalué sur des ensembles de données cérébrales humaines simulées et réelles. L'algorithme fonctionne bien pour des données simulées avec des valeurs b jusqu'à b=2000 s/(mm*mm). La cause des échecs de la correction de distortion fut également étudiée. Les échecs sont attribués à une combinaison de la réduction du rapport signal sur bruit (SNR, pour signal-to-noise ratio) et de l'augmentation des différences de contraste, dans les ensembles de données avec des valeurs-b plus élevées.
Chen, Pei. « Volumetric reconstruction and real-time deformation modeling of biomedical images ». Access to citation, abstract and download form provided by ProQuest Information and Learning Company ; downloadable PDF file 6.09 Mb., p, 2006. http://gateway.proquest.com/openurl?url_ver=Z39.88-2004&res_dat=xri:pqdiss&rft_val_fmt=info:ofi/fmt:kev:mtx:dissertation&rft_dat=xri:pqdiss:3220796.
Texte intégralPrincipal faculty advisors: Kenneth E. Barner, Dept. of Electrical and Computer Engineering; and Karl V. Steiner, Delaware Biotechnology Institute. Includes bibliographical references.
Selagamsetty, Srinivasa Siddhartha. « Exploring a Methodology for Segmenting Biomedical Images using Deep Learning ». University of Cincinnati / OhioLINK, 2019. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=ucin1573812579683504.
Texte intégralLivres sur le sujet "Biomedical images"
Nat-Ali, Amine, et Christine Cavaro-Mnard, dir. Compression of Biomedical Images and Signals. London, UK : ISTE, 2008. http://dx.doi.org/10.1002/9780470611159.
Texte intégralAmine, Nait-Ali, et Cavaro-Menard Christine, dir. Compression of biomedical images and signals. London : ISTE, 2008.
Trouver le texte intégralTodman, Alison Grant. Low-level grouping mechanisms for contour completion in biomedical images. Birmingham : University of Birmingham, 1998.
Trouver le texte intégral1954-, Edwards Jeanette, Harvey Penelope 1956- et Wade Peter 1957-, dir. Technologized images, technologized bodies. New York : Berghahn Books, 2010.
Trouver le texte intégralHabib, Zaidi, dir. Quantitative analysis of nuclear medicine images. New York : Springer, 2005.
Trouver le texte intégralManfredi, Claudia, dir. Models and Analysis of Vocal Emissions for Biomedical Applications. Florence : Firenze University Press, 2013. http://dx.doi.org/10.36253/978-88-6655-470-7.
Texte intégralManfredi, Claudia, dir. Models and Analysis of Vocal Emissions for Biomedical Applications. Florence : Firenze University Press, 2009. http://dx.doi.org/10.36253/978-88-6453-096-3.
Texte intégralManfredi, Claudia, dir. Models and Analysis of Vocal Emissions for Biomedical Applications. Florence : Firenze University Press, 2011. http://dx.doi.org/10.36253/978-88-6655-011-2.
Texte intégralIEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Conference. Images of the twenty-first century : Proceedings of the Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, Seattle, Washington, November 9-12, 1989. New York, NY (345 E. 47th St., New York 10017) : Institute of Electrical and Electronic Engineers, 1989.
Trouver le texte intégralIEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Conference. Images of the twenty-first century : Proceedings of the Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, Seattle, Washington, November 9-12, 1989. New York, N.Y : IEEE, 1989.
Trouver le texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Biomedical images"
Petrou, Maria. « Texture in Biomedical Images ». Dans Biomedical Image Processing, 157–76. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2010. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-15816-2_6.
Texte intégralBoehler, Tobias, Kathy Schilling, Ulrich Bick et Horst K. Hahn. « Deformable Image Registration of Follow-Up Breast Magnetic Resonance Images ». Dans Biomedical Image Registration, 13–24. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2010. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-14366-3_2.
Texte intégralJames, J., et H. J. Tanke. « Reproduction of microscopic images, microphotography ». Dans Biomedical Light Microscopy, 102–26. Dordrecht : Springer Netherlands, 1991. http://dx.doi.org/10.1007/978-94-011-3778-2_5.
Texte intégralJames, J., et H. J. Tanke. « Quantitative analysis of microscopic images ». Dans Biomedical Light Microscopy, 127–58. Dordrecht : Springer Netherlands, 1991. http://dx.doi.org/10.1007/978-94-011-3778-2_6.
Texte intégralCao, Chuqing, Chao Li et Ying Sun. « Motion Tracking in Medical Images ». Dans Biomedical Image Understanding, 229–74. Hoboken, NJ, USA : John Wiley & Sons, Inc, 2015. http://dx.doi.org/10.1002/9781118715321.ch7.
Texte intégralPitiot, Alain, Grégoire Malandain, Eric Bardinet et Paul M. Thompson. « Piecewise Affine Registration of Biological Images ». Dans Biomedical Image Registration, 91–101. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2003. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-39701-4_10.
Texte intégralWodzinski, Marek, et Henning Müller. « Learning-Based Affine Registration of Histological Images ». Dans Biomedical Image Registration, 12–22. Cham : Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-50120-4_2.
Texte intégralAvants, Brian, Elliot Greenblatt, Jacob Hesterman et Nicholas Tustison. « Deep Volumetric Feature Encoding for Biomedical Images ». Dans Biomedical Image Registration, 91–100. Cham : Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-50120-4_9.
Texte intégralVansteenkiste, Ewout, Jef Vandemeulebroucke et Wilfried Philips. « 2D/3D Registration of Neonatal Brain Images ». Dans Biomedical Image Registration, 272–79. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2006. http://dx.doi.org/10.1007/11784012_33.
Texte intégralLuu, Manh Ha, Hassan Boulkhrif, Adriaan Moelker et Theo van Walsum. « Registration Evaluation by De-enhancing CT Images ». Dans Biomedical Image Registration, 83–93. Cham : Springer International Publishing, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-92258-4_8.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Biomedical images"
Sheng, Jianqiang, Songhua Xu, Weicai Deng et Xiaonan Luo. « Novel image features for categorizing biomedical images ». Dans 2012 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM). IEEE, 2012. http://dx.doi.org/10.1109/bibm.2012.6392689.
Texte intégralRanji, Mahsa, Diego Calzolari, Ramses Agustin et Jeff H. Price. « Is image cytometry possible with deconvolved fluorescence images ? » Dans Biomedical Optics. Washington, D.C. : OSA, 2010. http://dx.doi.org/10.1364/biomed.2010.btud84.
Texte intégralSuresha, H. S., et N. S. Chandrashekar. « Analysis of Ultrasound Images & ; Biomedical Images Using Digital Image Processing ». Dans Second International Conference on Signal Processing, Image Processing and VLSI. Singapore : Research Publishing Services, 2015. http://dx.doi.org/10.3850/978-981-09-6200-5_d-50.
Texte intégralKulkami, Shirish S., Bhavesh B. Digey, R. N. Awale et Abhay Wagh. « Image registration on biomedical images with composite algorithm ». Dans 2017 International Conference on Nascent Technologies in Engineering (ICNTE). IEEE, 2017. http://dx.doi.org/10.1109/icnte.2017.7947951.
Texte intégralSantosh, K. C., Laurent Wendling, Sameer K. Antani et George R. Thoma. « Scalable Arrow Detection in Biomedical Images ». Dans 2014 22nd International Conference on Pattern Recognition (ICPR). IEEE, 2014. http://dx.doi.org/10.1109/icpr.2014.561.
Texte intégralHsiao, Han C. W., Rouh-Mei Hu, Wei-Liang Tai, Rong-Ming Chen et Jeffrey J. P. Tsai. « Object Relational Programming of Biomedical Images ». Dans Bioengineering (BIBE). IEEE, 2011. http://dx.doi.org/10.1109/bibe.2011.15.
Texte intégralWang, James Z. « Region-based retrieval of biomedical images ». Dans the eighth ACM international conference. New York, New York, USA : ACM Press, 2000. http://dx.doi.org/10.1145/354384.376492.
Texte intégralAntonenko, Yevhenii A., Timofey N. Mustetsov, Rami R. Hamdi, Teresa Małecka-Massalska, Nurbek Orshubekov, Róża Dzierżak et Svetlana Uvaysova. « Double-compression method for biomedical images ». Dans Photonics Applications in Astronomy, Communications, Industry, and High-Energy Physics Experiments 2017, sous la direction de Ryszard S. Romaniuk et Maciej Linczuk. SPIE, 2017. http://dx.doi.org/10.1117/12.2280989.
Texte intégralCoatrieux, Gouenou, Henri Maitre et Bulent Sankur. « Strict integrity control of biomedical images ». Dans Photonics West 2001 - Electronic Imaging, sous la direction de Ping W. Wong et Edward J. Delp III. SPIE, 2001. http://dx.doi.org/10.1117/12.435403.
Texte intégralGhebreab, Sennay, Carl Jaffe et Arnold W. M. Smeulders. « Concept-based retrieval of biomedical images ». Dans Medical Imaging 2003, sous la direction de H. K. Huang et Osman M. Ratib. SPIE, 2003. http://dx.doi.org/10.1117/12.487796.
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