Przeskocz do nawigacji głównej Przeskocz do wyszukiwania Przeskocz do głównej treści

Semi-automatic seed points selection in fuzzy connectedness approach to image segmentation

Wyniki badań: Rozdział w książce/raport/materiał konferencyjnyRozdziałrecenzja

12 Cytowania z bazy Scopus

Abstrakt

A new method improving the fuzzy connectedness approach to medical image segmentation is described. The segmentation based on fuzzy connectedness relies on a fuzzy connectivity scene creation by assigning a strength of connectedness to each possible path between some predefined seed point located inside an object and any other image element and performing the thresholding. The new idea is to automatically choose more seed points inside, as well as outside the segmented structure, in order to improve the method effectiveness and to reduce the computational time. The selection is based on two points marked manually. The method has been tested on a set of 3D Computed Tomography (CT) lung images with delineated nodules. Examples and results of this method applied to the segmentation of lung nodules are shown.

Język oryginałuangielski
Tytuł publikacji goszczącejComputer Recognition Systems 2
RedaktorzyMarek Kurzynski, Michal Wozniak, Andrzej Zolnierek, Edward Puchala
Strony679-686
Liczba stron8
Identyfikatory DOI
Status publikacjiOpublikowano - 2007

Seria publikacji

NazwaAdvances in Soft Computing
Tom45
ISSN (drukowany)1615-3871
ISSN (elektroniczny)1860-0794

Obszary tematyczne ASJC Scopus

  • Informatyka (różne)
  • Mechanika obliczeniowa
  • Zastosowania informatyki

Fingerprint

Zanurz się w tematy badawcze publikacji „Semi-automatic seed points selection in fuzzy connectedness approach to image segmentation”. Razem tworzą niepowtarzalny odcisk palca.

Cytowanie