Smart Cage Active Contours and their application to brain image segmentation
Visualitza/Obre
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2099.1/20738
Tipus de documentProjecte Final de Màster Oficial
Data2013-09-09
Condicions d'accésAccés obert
Llevat que s'hi indiqui el contrari, els
continguts d'aquesta obra estan subjectes a la llicència de Creative Commons
:
Reconeixement-NoComercial-SenseObraDerivada 3.0 Espanya
Abstract
In this work we present a new segmentation method named Smart Cage
Active Contours (SCAC) that combines a parametrized active contour
framework named Cage Active Contours (CAC), based on a ne trans-
formations, with Active Shape Models (ASM). Our method e ectively
restricts the shapes the evolving contours can take without the need of
the training images to be manually landmarked. We apply our method to
segment the caudate nuclei subcortical structure of a set of 40 subjects in
magnetic resonance brain images, with promising results.
TitulacióMÀSTER UNIVERSITARI EN INTEL·LIGÈNCIA ARTIFICIAL (Pla 2009)
Col·leccions
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
Saeta.pdf | 6,947Mb | Visualitza/Obre |