Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 2 záznamů.  Hledání trvalo 0.01 vteřin. 
Segmentace žeber v hrudních CT skenech
Kašík, Ondřej ; Kolář, Radim (oponent) ; Jakubíček, Roman (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá návrhem a realizací algoritmu pro segmentaci žeber z hrudních CT dat. Pro segmentaci je zvolena metoda detekce středových linií žeber. Prvním krokem tohoto přístupu je extrakce středových linií kostí vstupních CT dat. Středové linie jsou rozděleny na krátká primitiva, která jsou poté klasifikována do dvou kategorií podle toho, zdali reprezentují středovou linii žebra či nikoliv. Následně se středové linie žeber stávají počátečními body metody narůstání oblastí v trojrozměrném prostoru, kterou je realizována finální segmentace žeber. V rámci práce byla manuálně anotována databáze 10 CT skenů, která byla následně využita pro validaci navrženého přístupu segmentace. Dosažená úspěšnost klasifikace primitiv je 96,7 %, úspěšnost segmentace žeber (Dice koeficient) je pak 86,8 %.
Segmentace žeber v hrudních CT skenech
Kašík, Ondřej ; Kolář, Radim (oponent) ; Jakubíček, Roman (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá návrhem a realizací algoritmu pro segmentaci žeber z hrudních CT dat. Pro segmentaci je zvolena metoda detekce středových linií žeber. Prvním krokem tohoto přístupu je extrakce středových linií kostí vstupních CT dat. Středové linie jsou rozděleny na krátká primitiva, která jsou poté klasifikována do dvou kategorií podle toho, zdali reprezentují středovou linii žebra či nikoliv. Následně se středové linie žeber stávají počátečními body metody narůstání oblastí v trojrozměrném prostoru, kterou je realizována finální segmentace žeber. V rámci práce byla manuálně anotována databáze 10 CT skenů, která byla následně využita pro validaci navrženého přístupu segmentace. Dosažená úspěšnost klasifikace primitiv je 96,7 %, úspěšnost segmentace žeber (Dice koeficient) je pak 86,8 %.

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.