Fusión de etiquetas basado en múltiples atlas usando ponderaciones locales supervisadas

La segmentación automática de estructuras de interés en imágenes de resonancia magnética cerebral requiere esfuerzos significantes, debido a las formas complicadas, el bajo contraste y la variabilidad anatómica. Un aspecto que reduce el desempeño de la segmentación basada en múltiples atlas es la su...

Full description

Autores:
Cárdenas-Peña, David
Fernández, Eduardo
Ferrández-Vicente, José M.
Castellanos-Domínguez, German
Tipo de recurso:
Article of journal
Fecha de publicación:
2017
Institución:
Instituto Tecnológico Metropolitano
Repositorio:
Repositorio ITM
Idioma:
eng
OAI Identifier:
oai:repositorio.itm.edu.co:20.500.12622/1021
Acceso en línea:
https://revistas.itm.edu.co/index.php/tecnologicas/article/view/724
http://hdl.handle.net/20.500.12622/1021
Palabra clave:
Segmentación de imágenes cerebrales
fusión de etiquetas
segmentación con múltiples atlas
Brain image segmentation
label fusion
multi-atlas segmentation
Rights
License
https://creativecommons.org/licenses/by/3.0/deed.es_ES