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...
- 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