Název: Tissue Characterisation In Spectral Ct Data
Autoři: Poláková, Veronika
Typ dokumentu: Příspěvky z konference
Jazyk: cze
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně, Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstrakt: This article deals with tissue characterisation in virtual monoenergetic images (VMI). It presents that with growing energy of VMI the median of CT number increases or decreases with different steepness depending on a type of tissue. As a consequence, some VMI enable better soft tissue distinction and therefore their better classification. To determine which VMI are best suited, Cohen d was used. After that, Random Forest classification algorithm was applied to these images. If median of pixels is considered in addition to pixels themselves, the tissues can be clasiffied correctly.
Klíčová slova: descriptive statistics; image segmentation; spectral CT; supervised machine learning
Zdrojový dokument: Proceedings of the 25st Conference STUDENT EEICT 2019, ISBN 978-80-214-5735-5

Instituce: Vysoké učení technické v Brně (web)
Informace o dostupnosti dokumentu: Plný text je dostupný v Digitální knihovně VUT.
Původní záznam: http://hdl.handle.net/11012/186614

Trvalý odkaz NUŠL: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-414516


Záznam je zařazen do těchto sbírek:
Školství > Veřejné vysoké školy > Vysoké učení technické v Brně
Konferenční materiály > Příspěvky z konference