Lung region segmentation based on computer tomographic images; Информационные технологии в науке, управлении, социальной сфере и медицине; Ч. 2

Lung region segmentation based on computer tomographic images; Информационные технологии в науке, управлении, социальной сфере и медицине; Ч. 2

Opis bibliograficzny
Parent link:	Информационные технологии в науке, управлении, социальной сфере и медицине: сборник научных трудов IV Международной научной конференции, 5-8 декабря 2017 г., Томск/ Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ).— , 2017 Ч. 2.— 2017.— [С. 9-13]
1. autor:	Natzina Juanita Francis
Korporacja:	Национальный исследовательский Томский политехнический университет Инженерная школа информационных технологий и робототехники Отделение информационных технологий
Kolejni autorzy:	Aksenov S. V. Sergey Vladimirovich (научный руководитель)
Streszczenie:	Заглавие с титульного экрана The article is written for the benefit of hospitals in order to identify segments of the lungs and thereby help in the process of bisecting lungs according to their respective segments during surgery. Further research in this area can also help in identification of various abnormalities related to each segment and also identify abnormal walls of unhealthy lungs. Segmentation of the lungs has not been implemented in reality, as the lung, being an organ with dynamic chest volumes during respiratory cycles, makes it impossible to address changes during respiration unlike fixed structures like the brain. Further, abnormalities situated on the walls of lung segments, make it more difficult to address volume changes concerned with the lungs. The author of this paper has provided a more effective method to identify various lung segments by using various well known segmentation techniques combined together to identify moving lung image segments more effectively.
Język:	angielski
Wydane:	2017
Hasła przedmiotowe:	электронные ресурсы труды учёных ТПУ lung segmentation segregation combined segmentation сегментация легкие методы сегментации томография
Dostęp online:	http://earchive.tpu.ru/handle/11683/46960
Format:	Elektroniczne Rozdział
KOHA link:	https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=626582

Podobne zapisy

Research on lung tumor image segmentation algorithm based on U⁃Net; Молодежь и современные информационные технологии
od: Ван Юйцянь
Wydane: (2025)

Analysis and segmentation of market gadgets for a better night's sleep; Journal of Economics and Social Sciences; № 11
od: Sabirova D. T. Diana Tagirovna
Wydane: (2017)

Segmentation of brain MRI using an altruistic Harris Hawks’ Optimization algorithm; Knowledge-Based Systems; Vol. 232
Wydane: (2021)

An efficient multi-thresholding based COVID-19 CT images segmentation approach using an improved equilibrium optimizer; Biomedical Signal Processing and Control; Vol. 73
Wydane: (2022)

Quantum marine predators algorithm for addressing multilevel image segmentation; Applied Soft Computing; Vol. 110
Wydane: (2021)

A Cumulative Sums Algorithm for Segmentation of Digital X-ray Images; Journal of Nondestructive Evaluation; Vol. 38
od: Vorobeychikov S. E. Sergey Erikovich
Wydane: (2019)

Modified Artificial Ecosystem-Based Optimization for Multilevel Thresholding Image Segmentation; Mathematics; Vol. 9, iss. 19
Wydane: (2021)

Estimating the efficiency of two algorithms for segmentation of digital radiation images of test objects; Russian Journal of Nondestructive Testing; Vol. 53, iss. 2
Wydane: (2017)

Image Converting into Complex Networks : Scale- Level Segmentation Approach; Advances in Computer Science Research; Vol. 72 : Information technologies in Science, Management, Social sphere and Medicine (ITSMSSM 2017)
Wydane: (2017)

Boosting Marine Predators Algorithm by Salp Swarm Algorithm for Multilevel Thresholding Image Segmentation; Multimedia Tools and Applications; Vol. 81, iss. 12
Wydane: (2022)

Semantic Segmentation Algorithms of the Earth's Surface Pictures Based on Neural Nnetwork Methods; Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика; № 51
od: Друки А. А. Алексей Алексеевич
Wydane: (2020)

Computer-Aided Recognition of Defects in Welded Joints during Visual Inspections Based on Geometric Attributes; Russian Journal of Nondestructive Testing; Vol. 56, iss. 3
od: Muravyov (Murav’ev) S. V. Sergey Vasilyevich
Wydane: (2020)

Pipeline used for segmentation of organs in the human body using medical imaging interaction toolkit (MITK); Молодежь и современные информационные технологии
od: Toro Mohammed Lawa l
Wydane: (2023)

Feature selection algorithm based on PDF/PMF area difference; Biomedical Signal Processing and Control; Vol. 57
Wydane: (2020)

Making 3D model of atrioventricular xenopericardial bioprosthesis from X-ray computed tomography data; 11th International Forum on Strategic Technology (IFOST 2016); Pt. 2
Wydane: (2016)

Recognition Ability of Interval Fusion with Preference Aggregation in Weld Defects Images Analysis; Global trends in Testing, Diagnostics & Inspection for 2030
od: Muravyov (Murav’ev) S. V. Sergey Vasilyevich
Wydane: (2020)

Development of a system for segmentation of natural types of underlying surfaces characteristic for the autumn siberian urban terrain; Молодежь и современные информационные технологии
od: Ott G. V.
Wydane: (2023)

Catheter detection and segmentation in volumetric ultrasound using SVM and GLCM; Научная визуализация; Т. 10, № 4
Wydane: (2018)

Near-duplicate image recognition; Mechanical Engineering, Automation and Control Systems (MEACS)
od: Nemirovskiy V. B. Viktor Borisovich
Wydane: (2014)

Семантическая сегментация подстилающей поверхности; Инновационные технологии в машиностроении
od: Проскоков А. В. Андрей Владимирович
Wydane: (2025)

Improved U-Net deep network for rectal cancer tumour segmentation algorithm; Молодежь и современные информационные технологии
od: Аксёнов С. В. Сергей Владимирович
Wydane: (2024)

Trace Elements in the Lung Tissue Affected by Sarcoidosis; Biological Trace Element Research; Vol. 196, iss. 1
Wydane: (2020)

Three-dimensional room visualization on the basis of two-dimensional pictures; Mechanical Engineering, Automation and Control Systems (MEACS)
od: Tsapko I. V. Irina Valerievna
Wydane: (2014)

Identification of apple diseases in digital images by using the Gaining-sharing knowledge-based algorithm for multilevel thresholding; Soft Computing; Vol. 26, iss. 5
Wydane: (2022)

Разработка системы технического зрения для сельскохозяйственной техники; Информационные технологии в науке, управлении, социальной сфере и медицине
od: Лошаков К. П.
Wydane: (2019)

A multi-level thresholding method for breast thermograms analysis using Dragonfly algorithm; Infrared Physics & Technology; Vol. 93
Wydane: (2019)

Boosting segmentation accuracy of the deep learning models based on the synthetic data generation; The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences (ISPRS Archives); Vol. XLIV-2/W1-2021 : 4th International Workshop on Photogrammetric and computer vision techniques for video surveillance, biometrics and biomedicine, 26–28 April 2021, Moscow, Russia
Wydane: (2021)

Development of oil and gaz industry in the world; Непрерывное благополучие в мире
od: Aya Christelle Desiree Kouadio
Wydane: (2018)

Automatic Segmentation by the Method of Interval Fusion with Preference Aggregation When Recognizing Weld Defects; Russian Journal of Nondestructive Testing; Vol. 59, iss. 12
od: Muravyov (Murav’ev) S. V. Sergey Vasilyevich
Wydane: (2023)

Detection of fibrosis regions in the lungs based on CT scans; Информационные технологии в науке, управлении, социальной сфере и медицине; Ч. 2
od: Natzina Juanita Francis
Wydane: (2017)

Семантическая сегментация воздуха в кернах с шумоподавлением и постобработкой; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Промышленная кибернетика; Т. 2, № 2
od: Волков М. И. Михаил Игоревич
Wydane: (2024)

Анализ применения методов машинного обучения в задачах классификации пород на образцах керна; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Инжиниринг георесурсов; Т. 335, № 9
Wydane: (2024)

Bronchopulmonary segmentation of the lungs by using ternary net weights in MASK-R neural network; Перспективы развития фундаментальных наук; Т. 7 : IT-технологии и электроника
od: Francis N. S.
Wydane: (2020)

Применение многошаговой сегментации для распознавания нечетких дубликатов изображений; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]; Т. 324, № 5 : Информационные технологии
od: Немировский В. Б. Виктор Борисович
Wydane: (2014)

Research on neural network analysis of MRI images of the brain for the diagnosis of brain diseases; Молодежь и современные информационные технологии
od: Tekere R. Richard
Wydane: (2025)

Сегментация дефектов дорожного покрытия на основе формирования синтетических выборок с помощью глубоких генеративно-состязательных сверточных сетей; Компьютерная оптика; Т. 45, № 6
od: Канаева И. А. Ирина Александровна
Wydane: (2021)

Алгоритмы сегментации патологических – вследствие диабета – изменений сетчатки методом машинного обучения; Перспективы развития фундаментальных наук; Т. 3 : Математика
od: Лушников В. А.
Wydane: (2025)

X-ray Computed Tomography Procedures to Quantitatively Characterize the Morphological Features of Triply Periodic Minimal Surface Structures; Materials; Vol. 14, iss. 11
Wydane: (2021)

Метод агрегирования предпочтений при определении пороговых значений яркости для распознавания объектов на оптических изображениях; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Инжиниринг георесурсов; Т. 335, № 3
od: Нгуен Д. К. Дык Кыонг
Wydane: (2024)

Семантическая сегментация данных дистанционного зондирования Земли при помощи нейросетевых алгоритмов; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Инжиниринг георесурсов; Т. 329, № 1
Wydane: (2018)