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Segmentation Dimages Irm Anatomiques Par Inference Bayesienne Multimodale Et Detection De Lesions
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Book Synopsis Segmentation d’images IRM anatomiques par inférence bayésienne multimodale et détection de lésions by : Stéphanie Bricq
Download or read book Segmentation d’images IRM anatomiques par inférence bayésienne multimodale et détection de lésions written by Stéphanie Bricq and published by . This book was released on 2008 with total page 144 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: L'imagerie médicale fournit un nombre croissant de données. La segmentation automatique est devenue une étape fondamentale pour l'analyse quantitative de ces images dans de nombreuses pathologies cérébrales comme la sclérose en plaques (SEP). Nous avons focalisé notre étude sur la segmentation d'IRM cérébrales. Nous avons d'abord proposé une méthode de segmentation des tissus cérébraux basée sur le modèle des chaînes de Markov cachées, permettant d'inclure l'information a priori apportée par un atlas probabiliste et prenant en compte les principaux artefacts présents sur les images IRM. Nous avons ensuite étendu cette méthode à la détection de lésions SEP grâce à un estimateur robuste. Nous avons également développé une méthode de segmentation d'IRM 3D basée sur les contours actifs statistiques pour raffiner la segmentation des lésions. Les résultats obtenus ont été comparés avec d'autres méthodes de segmentation et avec des segmentations manuelles réalisées par des médecins.
Book Synopsis Segmentation des tissus et structures sur les IRM cérébrales by : Benoit Scherrer
Download or read book Segmentation des tissus et structures sur les IRM cérébrales written by Benoit Scherrer and published by . This book was released on 2008 with total page 162 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: La segmentation des IRM cérébrales est une étape cruciale pour de nombreuses applications, tant dans le domaine clinique que pour les neurosciences. Elle est rendu difficile par les artéfacts inhérents à ce type d'image, leur faible contraste et les importantes variations individuelles qui limitent l'introduction de connaissances a priori. Dans cette thèse nous proposons une nouvelle approche de segmentation des IRM cérébrales dont l'originalité réside (1) dans le couplage de la segmentation des tissus, de la segmentation des structures et de l'intégration de connaissances anatomiques et (2) la volonté de prendre en compte la localité de l'information. La localité est modélisée via un cadre multi-agents : des agents sont distribués dans le volume et réalisent une segmentation markovienne locale. Dans une première approche (LOCUS, Local Cooperative Unified Segmentation) nous proposons des mécanismes intuitifs de coopération et de couplage pour assurer la cohérence des modèles locaux. Les structures sont segmentées via l'intégration de contraintes de localisation floue décrites par des relations spatiales entre structures. Dans une seconde approche (LOCUS-B, LOCUS in a Bayesian framework) nous considérons l'introduction d'un atlas statistique des structures. Nous reformulons le problème dans un cadre bayésien nous permettant une formalisation statistique du couplage et de la coopération. Segmentation des tissus, régularisation des modèles locaux, segmentation des structures et recalage local affine de l'atlas sont alors réalisés de manière couplée dans un cadre EM, chacune des étapes s'améliorant mutuellement. L'évaluation sur des images simulées et réelles montrent les performances de l'approche et en particulier sa robustesse aux artéfacts pour de faibles temps de calculs. Les modèles markoviens locaux distribués et coopératifs apparaissent alors comme une approche prometteuse pour la segmentation d'images médicales.
Book Synopsis Segmentation d'images IRM multi-échos tridimensionnelles pour la détection des tumeurs cérébrales par la théorie de l'évidence by : Anne-Sophie Capelle
Download or read book Segmentation d'images IRM multi-échos tridimensionnelles pour la détection des tumeurs cérébrales par la théorie de l'évidence written by Anne-Sophie Capelle and published by . This book was released on 2003 with total page 215 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: L'imagerie par résonance magnétique (IRM) est un outil puissant permettant l'observation in vivo de l'anatomie cérébrale. La diversité de ses pondérations d'acquisition offre aux spécialistes une informations riche et abondante, particulièrement adaptée au diagnostic des tumeurs. Dans ce travail, nous proposons une méthode de segmentation multi-échos des images IRM cérébrales fondée sur la théorie de l'évidence. Nous proposons, en particulier, une méthode d'intégration d'informations contextuelles fondée sur une combinaison pondérée de fonctions de croyance. Nous montrons que ce processus conduit à une réelle segmentation en régions permettant l'extraction des tumeurs cérébrales. Nous étudions ensuite la nature du conflit issu de la combinaison spatiale et montrons qu'il s'agit d'une information utile et représentative de la position des frontières entre les différentes structures anatomiques. Enfin, nous proposons la mise en coopération des informations " régions " et " frontières " issues de ce processus.
Book Synopsis Contribution à la détection de changements dans des séquences IRM 3D multimodales by : Marcel Bosc
Download or read book Contribution à la détection de changements dans des séquences IRM 3D multimodales written by Marcel Bosc and published by . This book was released on 2003 with total page 185 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: L'imagerie médicale a profondément influencé à la fois la recherche médicale et la pratique clinique.Elle est aujourd'hui incontournable aussi bien pour l'établissement du diagnostic que pour la mise en place et le suivi d'un traitement thérapeutique.Elle fournit un volume croissant de données tridimensionnelles provenant de modalités d'acquisition différentes (IRM, scanner-X, médecine nucléaire, échographie).Ce volume croissant de données rend délicate et laborieuse la tâche d'interprétation par un expert.Le traitement d'images est un outil permettant une automatisation des tâches et va assister l'expert aussi bien dans l'analyse qualitative que quantitative des images.Dans ce mémoire, nous proposons des techniques automatiques de détection de changements dans des séquences d'images IRM cérébrales. Nous nous intéressons plus particulièrement aux changements d'intensité localisés survenant lors d'évolutions pathologiques telles que les évolutions de lésions en sclérose en plaques (SEP).Les applications médicales des techniques développées ici sont nombreuses:aide au diagnostic, suivi à long terme de l'évolution d'une pathologie,évaluation de l'efficacité thérapeutique d'un médicament,aide à la prise de décision en vue d'une intervention chirurgicale.Ce travail de recherche a été mené en étroite collaboration entre le LSIIT (ULP/UMR CNRS 7005) et l'Institut de Physique Biologique (ULP-Hôpitaux Universitaires / UMR CNRS 7004), au sein de l'équipe-projet multi-laboratoires "Imagerie et Robotique Médicale et Chirurgicale"(EPML IRMC).Il a été soutenu par la Ligue Française Contre la Sclérose En Plaques (LFSEP),la société SERONO et la région Alsace.La détection automatique et fiable de changements interimages rencontre d'importantes difficultés rendant impossible la comparaison directe d'images acquises successivement.La position des patients dans l'imageur n'est jamais identique et les paramètres d'acquisition peuvent varier sensiblement entre chaque examen, entraînant,entre autres, des modifications de contraste. La définition même de ce qui doit être détecté est souvent subjective.Dans le cadre spécifique de la détection de changements d'intensité de lésions, des déformations globales de structures anatomiques, telle que l'atrophie cérébrale, peuvent également perturber la comparaison directe des images.Le travail présenté dans cette thèse est centré sur le développement d'outils de traitement d'images permettant de décider quels changements sont statistiquement significatifs ou non.Lorsque l'expert détermine visuellement des changements, il utilise des connaissances a priori, implicites, de haut niveau qui lui permettent de corriger certaines erreurs d'acquisition. Ainsi, il peut compenser visuellement des erreurs de repositionnement et utiliser ses connaissances anatomiques propres pour identifier et rejeter certains artefacts.Nous développons donc ici, des techniques automatiques d'identification et de correction des principaux artefacts (positionnement, déformations,variations d'intensité ...) et nous proposons une technique originale de segmentation du cortex,apportant les informations anatomiques permettant l'amélioration de la détection automatique.Les techniques de traitement d'images proposées ici ont été développées pour l'IRM cérébrale.Cependant, elles sont suffisamment générales pour s'appliquer à d'autres domaines.Notre système de détection de changements a été évalué dans le cadre de l'étude de l'évolution de lésions de sclérose en plaques.[...]
Book Synopsis Détection et segmentation de lésions dans des images cérébrales TEP-IRM by : Hélène Urien
Download or read book Détection et segmentation de lésions dans des images cérébrales TEP-IRM written by Hélène Urien and published by . This book was released on 2018 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: L'essor récent de l'imagerie hybride combinant la Tomographie par Emission de Positons (TEP) à l'Imagerie par Résonance Magnétique (IRM) est une opportunité permettant d'exploiter des images d'un même territoire anatomo-pathologique obtenues simultanément et apportant des informations complémentaires. Cela représente aussi un véritable défi en raison de la différence de nature et de résolution spatiale des données acquises. Cette nouvelle technologie offre notamment des perspectives attrayantes en oncologie, et plus particulièrement en neuro-oncologie grâce au contraste qu'offre l'image IRM entre les tissus mous. Dans ce contexte et dans le cadre du projet PIM (Physique et Ingénierie pour la Médecine) de l'Université Paris-Saclay, l'objectif de cette thèse a été de développer un processus de segmentation multimodale adapté aux images TEP et IRM, comprenant une méthode de détection des volumes tumoraux en TEP et IRM, et une technique de segmentation précise du volume tumoral IRM. Ce processus doit être suffisamment générique pour s'appliquer à diverses pathologies cérébrales, différentes par leur nature même et par l'application clinique considérée. La première partie de la thèse aborde la détection de tumeurs par une approche hiérarchique. Plus précisément, la méthode de détection, réalisée sur les images IRM ou TEP, repose sur la création d'un nouveau critère de contexte spatial permettant de sélectionner les lésions potentielles par filtrage d'une représentation de l'image par max-tree. La deuxième partie de la thèse concerne la segmentation du volume tumoral sur les images IRM par une méthode variationnelle par ensembles de niveaux. La méthode de segmentation développée repose sur la minimisation d'une énergie globalement convexe associée à une partition d'une image RM en régions homogènes guidée par des informations de la TEP. Enfin, une dernière partie étend les méthodes proposées précédemment à l'imagerie multimodale IRM, notamment dans le cadre de suivi longitudinal. Les méthodes développées ont été testées sur plusieurs bases de données, chacune correspondant à une pathologie cérébrale et un radiotraceur TEP distincts. Les données TEP-IRM disponibles comprennent, d'une part, des examens de méningiomes et de gliomes acquis sur des machines séparées, et d'autre part, des examens réalisés sur le scanner hybride du Service Hospitalier Frédéric Joliot d'Orsay dans le cadre de recherches de tumeurs cérébrales. La méthode de détection développée a aussi été adaptée à l'imagerie multimodale IRM pour la recherche de lésions de sclérose en plaques ou le suivi longitudinal. Les résultats obtenus montrent que la méthode développée, reposant sur un socle générique, mais étant aussi modulable à travers le choix de paramètres, peut s'adapter à diverses applications cliniques. Par exemple, la qualité de la segmentation des images issues de la machine combinée a été mesurée par le coefficient de Dice, la distance de Hausdorff (DH) et la distance moyenne (DM), en prenant comme référence une segmentation manuelle de la tumeur validée par un expert médical. Les résultats expérimentaux sur ces données montrent que la méthode détecte les lésions visibles à la fois sur les images TEP et IRM, et que la segmentation contoure correctement la lésion (Dice, DH et DM valant respectivement 0, 85 ± 0, 09, 7, 28 ± 5, 42 mm et 0, 72 ± 0, 36mm).
Book Synopsis ANALYSE D'IMAGES IRM 3D MULTIECHOS POUR LA DETECTION ET LA QUANTIFICATION DE PATHOLOGIES CREBRALES by : Lars Aurdal
Download or read book ANALYSE D'IMAGES IRM 3D MULTIECHOS POUR LA DETECTION ET LA QUANTIFICATION DE PATHOLOGIES CREBRALES written by Lars Aurdal and published by . This book was released on 1997 with total page 220 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: CETTE THESE PORTE SUR DES METHODES DE MESURE ET D'ANALYSE DES STRUCTURES ANATOMIQUES ET PATHOLOGIQUES DANS DES IMAGES EN IRM DU CORPS HUMAIN. NOUS NOUS SOMMES PRINCIPALEMENT CONCENTRES SUR DES IMAGES IRM DU CERVEAU, EN PARTICULIER NOUS AVONS ETUDIE CELLES DU CERVEAU DE PATIENTS SOUFFRANT D'ADRENOLEUKODYSTROPHIE (ALD), UNE MALADIE NEUROLOGIQUE TRES GRAVE TOUCHANT PRINCIPALEMENT LES JEUNES GARCONS. CE TYPE DE MESURES EST D'UNE TRES GRANDE IMPORTANCE POUR LE SUIVI DES THERAPIES A L'ESSAI. LA METHODE COURAMMENT UTILISEE POUR FAIRE CE GENRE DE MESURES REPOSE SUR UN CONTOURAGE MANUEL, QUI EST DIFFICILE ET SUJET A DES ERREURS IMPORTANTES. LA VARIABILITE INTRA- ET INTER-OBSERVATEURS EST GENERALEMENT GRANDE, EN PARTICULIER A CAUSE DE LA GEOMETRIE COMPLEXE DE LA REGION PATHOLOGIQUE. LE PROBLEME PRINCIPAL A RESOUDRE AVANT D'OBTENIR LES MESURES DESIREES EST LE PROBLEME DE SEGMENTATION DES IMAGES IRM EN REGIONS REPRESENTATIVES DES STRUCTURES ANATOMIQUES. CE PROBLEME DE SEGMENTATION EST COMPLIQUE DU FAIT QUE L'INFORMATION CONCERNANT LA TAILLE ET LA POSITION DES STRUCTURES D'INTERET EST GENERALEMENT REPARTIE ENTRE PLUSIEURS IMAGES. POUR OBTENIR UNE BONNE SEGMENTATION DE CES IMAGES ON A DONC BESOIN D'UN ALGORITHME QUI PERMETTE LA FUSION DES INFORMATIONS EN MEME TEMPS QUE LA SEGMENTATION. NOUS AVONS DEVELOPPE POUR CELA UN ALGORITHME DE SEGMENTATION DE TYPE MARKOVIEN QUI S'EST MONTRE TRES EFFICACE POUR CE GENRE DE PROBLEME. UNE PARTIE IMPORTANTE DES ALGORITHMES QUE NOUS AVONS DEVELOPPES PENDANT CETTE THESE CONCERNE L'ESTIMATION DES CARACTERISTIQUES DES CLASSES DANS LES DIFFERENTES IMAGES. L'INTERET DE TELS ALGORITHMES EST QU'ILS PERMETTENT D'AUTOMATISER PRESQUE ENTIEREMENT LE PROCESSUS DE SEGMENTATION. POUR RESOUDRE CE PROBLEME, NOUS AVONS CHOISI UNE APPROCHE D'ANALYSE MULTI-ECHELLES DES HISTOGRAMMES DES IMAGES A SEGMENTER AFIN D'EN DETERMINER LES MODES. CET ALGORITHME EST REMARQUABLEMENT ROBUSTE ET FOURNIT DE BONS RESULTATS EN PRATIQUE. L'ALGORITHME PROPOSE INITIALEMENT DONNE COMME RESULTAT CE QUE NOUS AVONS APPELE UNE SEGMENTATION DISCRETE, C'EST-A-DIRE DES RESULTATS OU CHAQUE PIXEL EST CONSIDERE COMME APPARTEMENT A UNE SEULE CLASSE. DANS CERTAINS CAS CELA EST UNE LIMITE DE LA METHODE, SURTOUT DANS LE CAS DE COUPES EPAISSES OU BEAUCOUP DE PIXELS CONTIENNENT DES MELANGES DE TISSUS. NOUS AVONS DONC DEVELOPPE UNE EXTENSION DE L'ALGORITHME INITIAL EN UN ALGORITHME DE SEGMENTATION EN ETIQUETTES CONTINUES QUI PERMET LA SEGMENTATION DE TELS PIXELS ET L'ESTIMATION DES POURCENTAGES DES TISSUS QUI LE COMPOSENT. AFIN DE PERMETTRE UNE UTILISATION FACILE DE CES ALGORITHMES DANS UN MILIEU MEDICAL NOUS AVONS AUSSI DEVELOPPE UNE INTERFACE GRAPHIQUE POUR TOUS CES ALGORITHMES. CETTE INTERFACE EST CONCUE EN MOTIF ET PERMET UNE MANIPULATION SIMPLE DES PARAMETRES NECESSAIRES POUR LA SEGMENTATION, LES IMAGES A SEGMENTER ET LES RESULTATS DE SEGMENTATION. L'INTERFACE PERMET AUSSI DE FAIRE DES MESURES DE LA TAILLE DE CERTAINES REGIONS DANS LES IMAGES SEGMENTEES. LES RESULTATS DE SEGMENTATION PEUVENT AUSSI ETRE MANIPULES AFIN DE CORRIGER DES ERREURS POSSIBLES DANS LES RESULTATS. LES EXPERIENCES MENEES EN MILIEU CLINIQUE SONT TRES POSITIVES.
Book Synopsis Digital Information and Communication Technology and Its Applications by : Hocine Cherifi
Download or read book Digital Information and Communication Technology and Its Applications written by Hocine Cherifi and published by Springer. This book was released on 2011-06-17 with total page 790 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: This two-volume set CCIS 166 and 167 constitutes the refereed proceedings of the International Conference on Digital Information and Communication Technology and its Applications, DICTAP 2011, held in Dijon, France, in June 2010. The 128 revised full papers presented in both volumes were carefully reviewed and selected from 330 submissions. The papers are organized in topical sections on Web applications; image processing; visual interfaces and user experience; network security; ad hoc network; cloud computing; Data Compression; Software Engineering; Networking and Mobiles; Distributed and Parallel processing; social networks; ontology; algorithms; multimedia; e-learning; interactive environments and emergent technologies for e-learning; signal processing; information and data management.
Book Synopsis Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention -- MICCAI 2012 by : Nicholas Ayache
Download or read book Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention -- MICCAI 2012 written by Nicholas Ayache and published by Springer. This book was released on 2012-08-28 with total page 645 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: The three-volume set LNCS 7510, 7511, and 7512 constitutes the refereed proceedings of the 15th International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, MICCAI 2012, held in Nice, France, in October 2012. Based on rigorous peer reviews, the program committee carefully selected 252 revised papers from 781 submissions for presentation in three volumes. The third volume includes 79 papers organized in topical sections on diffusion imaging: from acquisition to tractography; image acquisition, segmentation and recognition; image registration; neuroimage analysis; analysis of microscopic and optical images; image segmentation; diffusion weighted imaging; computer-aided diagnosis and planning; and microscopic image analysis.
Download or read book Brain Mapping written by Hugues Duffau and published by Springer Science & Business Media. This book was released on 2011-11-13 with total page 383 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: The goal of this book is to make a link between fundamental research in the field of cognitive neurosciences, which now benefits from a better knowledge of the neural foundations of cerebral processing, and its clinical application, especially in neurosurgery – itself able to provide new insights into brain organization. The anatomical bases are presented, advances and limitations of the different methods of functional cerebral mapping are discussed, updated models of sensorimotor, visuospatial, language, memory, emotional, and executive functions are explained in detail. In the light of these data, new strategies of surgical management of cerebral lesions are proposed, with an optimization of the benefit–risk ratio of surgery. Finally, perspectives about brain connectivity and plasticity are discussed on the basis of translational studies involving serial functional neuroimaging, intraoperative cortico-subcortical electrical mapping, and biomathematical modeling of interactions between parallel distributed neural networks.
Book Synopsis Medical image computing and computer assisted intervention by : Nicholas Ayache
Download or read book Medical image computing and computer assisted intervention written by Nicholas Ayache and published by . This book was released on with total page pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt:
Author :Vladimir I︠A︡kovlevich Katkovnik Publisher :SPIE-International Society for Optical Engineering ISBN 13 : Total Pages :584 pages Book Rating :4.3/5 (91 download)
Book Synopsis Local Approximation Techniques in Signal and Image Processing by : Vladimir I︠A︡kovlevich Katkovnik
Download or read book Local Approximation Techniques in Signal and Image Processing written by Vladimir I︠A︡kovlevich Katkovnik and published by SPIE-International Society for Optical Engineering. This book was released on 2006 with total page 584 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: This book deals with a wide class of novel and efficient adaptive signal processing techniques developed to restore signals from noisy and degraded observations. These signals include those acquired from still or video cameras, electron microscopes, radar, X-rays, or ultrasound devices, and are used for various purposes, including entertainment, medical, business, industrial, military, civil, security, and scientific. In many cases useful information and high quality must be extracted from the imaging. However, often raw signals are not directly suitable for this purpose and must be processed in some way. Such processing is called signal reconstruction. This book is devoted to a recent and original approach to signal reconstruction based on combining two independent ideas: local polynomial approximation and the intersection of confidence interval rule.
Book Synopsis Streaming Media Architectures, Techniques, and Applications: Recent Advances by : Zhu, Ce
Download or read book Streaming Media Architectures, Techniques, and Applications: Recent Advances written by Zhu, Ce and published by IGI Global. This book was released on 2010-09-30 with total page 502 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: "This book spans a number of interdependent and emerging topics in streaming media, offering a comprehensive collection of topics including media coding, wireless/mobile video, P2P media streaming, and applications of streaming media"--Provided by publisher.
Book Synopsis Multidisciplinary Computational Anatomy by : Makoto Hashizume
Download or read book Multidisciplinary Computational Anatomy written by Makoto Hashizume and published by Springer Nature. This book was released on 2021-11-30 with total page 370 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: This volume thoroughly describes the fundamentals of a new multidisciplinary field of study that aims to deepen our understanding of the human body by combining medical image processing, mathematical analysis, and artificial intelligence. Multidisciplinary Computational Anatomy (MCA) offers an advanced diagnosis and therapeutic navigation system to help detect or predict human health problems from the micro-level to macro-level using a four-dimensional, dynamic approach to human anatomy: space, time, function, and pathology. Applying this dynamic and “living” approach in the clinical setting will promote better planning for – and more accurate, effective, and safe implementation of – medical management. Multidisciplinary Computational Anatomy will appeal not only to clinicians but also to a wide readership in various scientific fields such as basic science, engineering, image processing, and biomedical engineering. All chapters were written by respected specialists and feature abundant color illustrations. Moreover, the findings presented here share new insights into unresolved issues in the diagnosis and treatment of disease, and into the healthy human body.
Book Synopsis Functional Imaging and Modeling of the Heart by :
Download or read book Functional Imaging and Modeling of the Heart written by and published by . This book was released on 2009 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Annotation This book constitutes the refereed proceedings of the 5th International Conference on Functional Imaging and Modeling of the Heart, FIMH 2009, held in Nice, France, in June 2009. The 54 revised full papers presented were carefully reviewed and selected from numerous submissions. The contributions cover topics such as cardiac imaging and electrophysiology, cardiac architecture imaging and analysis, cardiac imaging, cardiac electrophysiology, cardiac motion estimation, cardiac mechanics, cardiac image analysis, cardiac biophysical simulation, cardiac research platforms, and cardiac anatomical and functional imaging.
Book Synopsis From Photon to Pixel by : Henri Maître
Download or read book From Photon to Pixel written by Henri Maître and published by John Wiley & Sons. This book was released on 2015-10-26 with total page 462 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: The digital camera conceals remarkable technological innovations that affect the formation of the image, the color representation or automated measurements and settings. ** From photon to pixel photon ** describes the device both from the point of view of the physics of the phenomena involved, as technical components and software it uses. Based on the perceptual properties of the visual system as well as on standard transmission and representation, analyzes the solutions to meet the demands of the photographer on the development, contrast, white balance or stabilization of image. The advanced architectures adopted in mobile phones and developments of computational photography are also presented, foreshadowing the features of the future device.
Book Synopsis Medical Computer Vision by : Bjoern Menze
Download or read book Medical Computer Vision written by Bjoern Menze and published by Springer. This book was released on 2011-02-02 with total page 235 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: This book constitutes the thoroughly refereed post-workshop proceedings of the International Workshop on Medical Computer Vision, MCV 2010, held in Beijing, China, in September 2010 as a satellite event of the 13th International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention, MICCAI 2010. The 10 revised full papers and 11 revised poster papers presented were carefully reviewed and selected from 38 initial submissions. The papers explore the use of modern image recognition technology in tasks such as semantic anatomy parsing, automatic segmentation and quantification, anomaly detection and categorization, data harvesting, semantic navigation and visualization, data organization and clustering, and general-purpose automatic understanding of medical images.
