Název: Supervised Segmentation For 3D Slicer
Autoři: Chalupa, Daniel
Typ dokumentu: Příspěvky z konference
Jazyk: eng
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně, Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstrakt: The purpose of this work is to introduce an extendable framework for training and usage of machine learning algorithms. This framework is bundled in an extension for 3D Slicer that is to be used for medical images segmentation. An example usage of the extension is also provided.
Klíčová slova: 3D Slicer; C++; extension; machine learning; optimization; segmentation; tomography
Zdrojový dokument: Proceedings of the 23st Conference STUDENT EEICT 2017, ISBN 978-80-214-5496-5

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/11012/187112

Trvalý odkaz NUŠL: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-414772


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