Zobrazeno 1 - 10
of 102
pro vyhledávání: '"MR brain images"'
Autor:
Rammah Yousef, Shakir Khan, Gaurav Gupta, Tamanna Siddiqui, Bader M. Albahlal, Saad Abdullah Alajlan, Mohd Anul Haq
Publikováno v:
Diagnostics, Vol 13, Iss 9, p 1624 (2023)
Brain tumor segmentation from MRIs has always been a challenging task for radiologists, therefore, an automatic and generalized system to address this task is needed. Among all other deep learning techniques used in medical imaging, U-Net-based varia
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/69dd237b7a1246b28a184700e73c6629
Autor:
Prasun Chandra Tripathi, Soumen Bag
Publikováno v:
IET Image Processing, Vol 14, Iss 15, Pp 3705-3717 (2020)
Segmentation of tissues in brain magnetic resonance (MR) images has a crucial role in computer‐aided diagnosis (CAD) of various brain diseases. However, due to the complex anatomical structure and the presence of intensity non‐uniformity (INU) ar
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/7fee9c8c6aeb4824b52d6f0f3a6eb09b
Publikováno v:
BMC Medical Imaging, Vol 20, Iss 1, Pp 1-9 (2020)
Abstract Background The Rician noise formed in magnetic resonance (MR) imaging greatly reduced the accuracy and reliability of subsequent analysis, and most of the existing denoising methods are suitable for Gaussian noise rather than Rician noise. A
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/a52eef91c1f8461a82f67dedf7e93787
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Frontiers in Neuroscience, Vol 13 (2019)
The presence of pathologies in magnetic resonance (MR) brain images causes challenges in various image analysis areas, such as registration, atlas construction and atlas-based segmentation. We propose a novel method for the simultaneous recovery and
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/bc362dc23b3e41669fd18f21fc2fb768
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
BMC Medical Imaging, Vol 20, Iss 1, Pp 1-9 (2020)
BMC Medical Imaging
BMC Medical Imaging
Background The Rician noise formed in magnetic resonance (MR) imaging greatly reduced the accuracy and reliability of subsequent analysis, and most of the existing denoising methods are suitable for Gaussian noise rather than Rician noise. Aiming to
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::f07a9215146165e133dcf20193e48470
https://doaj.org/article/a52eef91c1f8461a82f67dedf7e93787
https://doaj.org/article/a52eef91c1f8461a82f67dedf7e93787
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.