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Synopsis
A fully automatic white matter lesion segmentation method has been developed and evaluated. The method uses multispectral magnetic resonance imaging (MRI) data (T1, T2 and Proton Density). First fuzzy c means (FCM) was used to segment normal brain tissues (white matter, grey matter, and cerebrospinal fluid). The holes in normal white matter were used to sample the WML intensities in the different images. The segmentation of WML was optimized by a graph cut approach. The method was trained by using 9 manually segmented datasets and evaluated by comparison to 11 other manually segmented, and visually evaluated, datasets. The graph cut part of the automatic segmentation requires, on average, 30 seconds per dataset. The results correlated well (r=0.954) to a manually created reference that was supervised by two neuroradiologists.
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Automatic Segmentation of White Matter Lesions from MRI Data
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LAP LAMBERT Academic Publishing Jun 2010, 2010
ISBN 10 : 3838376439
ISBN 13 : 9783838376431
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -A fully automatic white matter lesion segmentation method has been developed and evaluated. The method uses multispectral magnetic resonance imaging (MRI) data (T1, T2 and Proton Density). First fuzzy c means (FCM) was used to segment normal brain tissues (white matter, grey matter, and cerebrospinal fluid). The holes in normal white matter were used to sample the WML intensities in the different images. The segmentation of WML was optimized by a graph cut approach. The method was trained by using 9 manually segmented datasets and evaluated by comparison to 11 other manually segmented, and visually evaluated, datasets. The graph cut part of the automatic segmentation requires, on average, 30 seconds per dataset. The results correlated well (r=0.954) to a manually created reference that was supervised by two neuroradiologists. 64 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783838376431
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Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Autor/Autorin: Shenshen Shenshen???-Regenesis// Uppsala University// Tongji University// ???????A fully automatic white matter lesion segmentation method has been devel. N° de réf. du vendeur 5417934
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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -A fully automatic white matter lesion segmentation method has been developed and evaluated. The method uses multispectral magnetic resonance imaging (MRI) data (T1, T2 and Proton Density). First fuzzy c means (FCM) was used to segment normal brain tissues (white matter, grey matter, and cerebrospinal fluid). The holes in normal white matter were used to sample the WML intensities in the different images. The segmentation of WML was optimized by a graph cut approach. The method was trained by using 9 manually segmented datasets and evaluated by comparison to 11 other manually segmented, and visually evaluated, datasets. The graph cut part of the automatic segmentation requires, on average, 30 seconds per dataset. The results correlated well (r=0.954) to a manually created reference that was supervised by two neuroradiologists.VDM Verlag, Dudweiler Landstraße 99, 66123 Saarbrücken 64 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783838376431
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Taschenbuch. Etat : Neu. Automatic Segmentation of White Matter Lesions from MRI Data | Shenshen Shenshen | Taschenbuch | 64 S. | Englisch | 2010 | LAP LAMBERT Academic Publishing | EAN 9783838376431 | Verantwortliche Person für die EU: preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, mail[at]preigu[dot]de | Anbieter: preigu. N° de réf. du vendeur 101030124
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