Przeskocz do nawigacji głównej Przeskocz do wyszukiwania Przeskocz do głównej treści

Breast Lesion Segmentation in DCE- MRI Imaging

  • Silesian University of Technology

Wyniki badań: Rozdział w książce/raport/materiał konferencyjny › Wkład w konferencję › recenzja

11 Cytowania z bazy Scopus

Abstrakt

Breast cancer is one of the most common cancers in women. Typically, the course of the disease is asymptomatic in the early stages of breast cancer. Imaging breast examinations allow early detection of the cancer, which is associated with increased chances of a complete cure. There are many breast imaging techniques such as: mammography (MM), ultrasound imaging (US), positron-emission tomography (PET), computed tomography (CT), and magnetic resonance imaging (MRI). These imaging techniques differ in terms of effectiveness, price, type of physical phenomenon, the impact on the patient and its availability. In this paper, we focus on MRI imaging and we compare three breast lesion segmentation algorithms that have been tested on QIN Breast DCE-MRI database, which is publicly available. The obtained values of Dice and Jaccard indices indicate the segmentation using k-means algorithm.

Język oryginałuangielski
Tytuł publikacji goszczącejProceedings - 14th International Conference on Signal Image Technology and Internet Based Systems, SITIS 2018
RedaktorzyRichard Chbeir, Gabriella Sanniti di Baja, Luigi Gallo, Kokou Yetongnon, Albert Dipanda, Modesto Castrillon-Santana
WydawcaInstitute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
Strony308-313
Liczba stron6
ISBN (elektroniczny)9781538693858
Identyfikatory DOI
Status publikacjiOpublikowano - 2 lip 2018
Wydarzenie14th International Conference on Signal Image Technology and Internet Based Systems, SITIS 2018 - Las Palmas de Gran Canaria, Hiszpania
Czas trwania: 26 lis 2018 → 29 lis 2018

Seria publikacji

NazwaProceedings - 14th International Conference on Signal Image Technology and Internet Based Systems, SITIS 2018

Konferencja

Konferencja14th International Conference on Signal Image Technology and Internet Based Systems, SITIS 2018
Kraj/TerytoriumHiszpania
MiejscowośćLas Palmas de Gran Canaria
Okres26/11/18 → 29/11/18

Cele SDG ONZ

Ten wynik przyczynia się do realizacji następujących celów zrównoważonego rozwoju

  1. Cel 3 - Dobre zdrowie i dobre samopoczucie
    Cel 3 Dobre zdrowie i dobre samopoczucie

Obszary tematyczne ASJC Scopus

  • Sieci komputerowe i komunikacja
  • Rozpoznawanie obrazów i wzorów

Fingerprint

Zanurz się w tematy badawcze publikacji „Breast Lesion Segmentation in DCE- MRI Imaging”. Razem tworzą niepowtarzalny odcisk palca.

Cytowanie