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

Бібліографічні деталі
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]
Автор:	Natzina Juanita Francis
Співавтор:	Национальный исследовательский Томский политехнический университет Инженерная школа информационных технологий и робототехники Отделение информационных технологий
Інші автори:	Aksenov S. V. Sergey Vladimirovich (научный руководитель)
Резюме:	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.
Мова:	Англійська
Опубліковано:	2017
Предмети:	электронные ресурсы труды учёных ТПУ lung segmentation segregation combined segmentation сегментация легкие методы сегментации томография
Онлайн доступ:	http://earchive.tpu.ru/handle/11683/46960
Формат:	Електронний ресурс Частина з книги
KOHA link:	https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=626582

Схожі ресурси

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
Опубліковано: (2017)

Boosting Marine Predators Algorithm by Salp Swarm Algorithm for Multilevel Thresholding Image Segmentation; Multimedia Tools and Applications; Vol. 81, iss. 12
Опубліковано: (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
за авторством: Друки А. А. Алексей Алексеевич
Опубліковано: (2020)

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

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

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

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

Recognition Ability of Interval Fusion with Preference Aggregation in Weld Defects Images Analysis; Global trends in Testing, Diagnostics & Inspection for 2030
за авторством: Muravyov (Murav’ev) S. V. Sergey Vasilyevich
Опубліковано: (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
за авторством: Ott G. V.
Опубліковано: (2023)

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

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

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

Семантическая сегментация подстилающей поверхности; Инновационные технологии в машиностроении
за авторством: Проскоков А. В. Андрей Владимирович
Опубліковано: (2025)

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

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

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

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

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

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

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

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
Опубліковано: (2021)

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

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

Семантическая сегментация воздуха в кернах с шумоподавлением и постобработкой; Известия Томского политехнического университета [Известия ТПУ]. Промышленная кибернетика; Т. 2, № 2
за авторством: Волков М. И. Михаил Игоревич
Опубліковано: (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
за авторством: Francis N. S.
Опубліковано: (2020)

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

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

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

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

X-ray Computed Tomography Procedures to Quantitatively Characterize the Morphological Features of Triply Periodic Minimal Surface Structures; Materials; Vol. 14, iss. 11
Опубліковано: (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
за авторством: Нгуен Д. К. Дык Кыонг
Опубліковано: (2024)

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