Издательство ГРАМОТА - публикация научных статей в периодических изданиях
Альманах современной науки и образованияПедагогика. Вопросы теории и практикиФилологические науки. Вопросы теории и практики (входит в перечень ВАК)Исторические, философские, политические и юридические науки, культурология и искусствоведение. Вопросы теории и практики (входит в перечень ВАК)

Архив научных статей

ИСТОЧНИК:   Альманах современной науки и образования. Тамбов: Грамота, 2015. № 5. С. 75-78. ISSN 1993-5552.
РАЗДЕЛ: Технические науки
Опубликовать статью в журнале | Показать содержание номера | Показать все статьи раздела | Предметный указатель

ВОЗМОЖНОСТИ ПРОГРАММНЫХ ПАКЕТОВ ДЛЯ СЕГМЕНТАЦИИ ТОМОГРАММ ГОЛОВНОГО МОЗГА И КОЛИЧЕСТВЕННОЙ ОЦЕНКИ ТКАНЕЙ

Казанкова Ольга Сергеевна, Казначеева Анна Олеговна
Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики


Аннотация. Рассмотрены задачи сегментации медицинских изображений, методы идентификации однородных областей, проанализированы особенности специализированных программных пакетов. Выполнена сегментация белого и серого веществ головного мозга для модельных и экспериментальных изображений, рассчитаны чувствительность и избирательность. Показано, что наилучший результат при автоматической сегментации достигается в случае модельных изображений; для экспериментальных данных точность определяется зашумленностью изображений, неоднородностью сигнала и контрастностью.
Ключевые слова и фразы: томография, сегментация, морфометрия, количественная оценка, серое вещество, белое вещество, программные пакеты, tomography, segmentation, morphometry, quantitative assessment, gray matter, white matter, software packages.
Открыть полный текст статьи в формате PDF. Бесплатный просмотрщик PDF-файлов можно скачать здесь.

 

Список литературы:
  1. Антонова А. С. Сегментация магнитно-резонансных томограмм коленного сустава // Альманах современной науки и образования. 2014. № 10 (88). С. 18-21.
  2. Воронков Л. В., Труфанов А. Г., Фокин В. А. и др. Возможности воксель-базированной морфометрии в диагностике неопухолевых заболеваний головного мозга // Вестник Российской военно-медицинской академии. 2012. № 1. С. 203-207.
  3. Казанкова О. С., Казначеева А. О. Возможности программных пакетов сегментации МР-томограмм для количественной оценки тканей // Российский электронный журнал лучевой диагностики. 2012. Т. 2. № 2 (6). С. 227-229.
  4. Казначеева А. О. Разработка методов и средств шумоподавления в томографии: автореф. дисс. … к.т.н. СПб., 2006. 19 с.
  5. Никитин О. Р., Пасечник А. С. Оконтуривание и сегментация в задачах автоматизированной диагностики патологий // Методы и устройства передачи и обработки информации. 2009. № 11. С. 300-309.
  6. Сенюкова О. В., Лукин А. С., Ветров Д. П. Автоматическая сегментация срезов мозга мыши, окрашенных по NISSL, основанная на обучении с учителем по разметке из атласа // Программирование. 2011. Т. 37. № 5. С. 39-48.
  7. Трофимова Т. Н., Парижский З. М., Суворов А. С., Казначеева А. О. Физико-технические основы рентгенологии, компьютерной и магнитно-резонансной томографии. Фотопроцесс и информационные технологии в лучевой диагностике. СПб.: Издательский дом СПбМАПО, 2007. 192 с.
  8. Bankman I. N. Handbook of Medical Imaging, Processing and Analysis. Academic Press, 2000. 901 p.
  9. Germond L., Dojat М., Taylor C., Garbay C. A Cooperative Framework for Segmentation of MRI Brain Scans // Artificial Intelligence in Medicine. 2000. Vol. 20. P. 77-93.
  10. Pham D. L. Robust Fuzzy Segmentation of Magnetic Resonance Images // Proceedings of the 14th IEEE Symposium on Computer-Based Medical Systems. Baltimore, USA, 2001. P. 127-131.

Опубликовать статью в журнале | Показать содержание номера | Показать все статьи раздела | Предметный указатель

© 2006-2017 Издательство ГРАМОТА

Использование произведений из «Архива научных статей» в коммерческих целях не допускается и осуществляется с обязательным
указанием имен авторов этих произведений и наименования правообладателя – Издательства ГРАМОТА.


разработка и создание сайта, поисковая оптимизация: krav.ru