Preview

Информатика

Расширенный поиск

СЕГМЕНТАЦИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ МАГНИТНО-РЕЗОНАНСНОЙ ТОМОГРАФИИ МЫШЦ МЕТОДОМ СЛУЧАЙНОГО БЛУЖДАНИЯ

Полный текст:

Аннотация

Предлагается техника построения наборов маркеров для сегментации изображений магнит-но-резонансной томографии мышц методом случайного блуждания. Исследуется возможность уменьшения затрат ручного труда медицинского специалиста и оптимизации алгоритма случайного блуждания.

Об авторах

А. В. Шукелович
Объединенный институт проблем информатики НАН Беларуси
Россия


Э. В. Снежко
Объединенный институт проблем информатики НАН Беларуси
Россия


В. А. Ковалев
Объединенный институт проблем информатики НАН Беларуси
Россия


А. В. Тузиков
Объединенный институт проблем информатики НАН Беларуси
Россия


Список литературы

1. Mortensen, E.N. Interactive segmentation with intelligent scissors / E.N. Mortensen,W.A. Barrett // Graphical Models and Image Processing. – 1998. – Vol. 60, № 5. – P. 349–384.

2. Kass, M. Snakes : Active contour models / M. Kass, A. Witkin, D. Terzopoulos // International Journal of Computer Vision. – 1987. – Vol. 1, № 4. – P. 321–331.

3. Sethian, J.A. Level Set Methods and Fast Marching Methods : Evolving Interfaces in Computational Geometry, Fluid Mechanics, Computer Vision, and Materials Science / J.A. Sethian. – Cambridge : Cambridge University Press, 1999. – P. 211–239.

4. Boykov, Y. Graph cuts and efficient n-d image segmentation / Y. Boykov, G. Funka-Lea //International Journal of Computer Vision. – 2006. – Vol. 70, № 2. – P. 109–131.

5. Bai, X. A geodesic framework for fast interactive image and video segmentation and matting/ X. Bai, G. Sapiro // Proc. of International Conf. on Computer Vision. – Rio de Janeiro, Brazil,2007. – P. 1–8.

6. Гончаренко, В.Г. Сегментация объектов полутоновых изображений на основе преобразования водораздела и чемферной метрики / В.Г. Гончаренко, А.В. Тузиков // Информатика. –2006. – № 3. – C. 45–57.

7. Grady, L. Random walks for image segmentation / L. Grady // Pattern Analysis and Machine Intelligence. – 2006. – Vol. 28, № 11. – P. 1768–1783.

8. Power Watersheds : A New Image Segmentation Framework Extending Graph Cuts, Random Walker and Optimal Spanning Forest / C. Couprie [et al.] // Proc. of Internat. Conf. on Computer Vision. – Kyoto, Japan, 2009. – P. 731–738.

9. Хорнак, Джозеф П. Основы МРТ / Джозеф П. Хорнак [Электронный ресурс]. – Режим доступа : http://www.cis.rit.edu/htbooks/mri/inside-r.htm. – Дата доступа : 07.05.2013.

10. Hypre library, Center for Applied Scientific Computing at Lawrence Livermore National Laboratory, USA [Electronic resource]. – Mode of access : http://acts.nersc.gov/hypre/. – Date of access : 07.05.2013.

11. ITK-SNAP, Penn Image Computing and Science Laboratory, Department of Radiology at the University of Pennsylvania, USA [Electronic resource]. – Mode of access : http://www.itksnap.org/. – Date of access : 07.05.2013.


Для цитирования:


Шукелович А.В., Снежко Э.В., Ковалев В.А., Тузиков А.В. СЕГМЕНТАЦИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ МАГНИТНО-РЕЗОНАНСНОЙ ТОМОГРАФИИ МЫШЦ МЕТОДОМ СЛУЧАЙНОГО БЛУЖДАНИЯ. Информатика. 2013;(4):5-12.

For citation:


Shukelovich A.V., Snezhko E.V., Kovalev V.A., Tuzikov A.V. MUSCLE MRI SEGMENTATION USING RANDOM WALKER METHOD. Informatics. 2013;(4):5-12. (In Russ.)

Просмотров: 312


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1816-0301 (Print)
ISSN 2617-6963 (Online)