Erkennung von Lebertumoren aus CT-Scan-Bildern mit DIP
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Die Bildgebung der Leber mit Hilfe von Bauch-CT-Bildern wurde in den letzten Jahren umfassend untersucht und ist nach wie vor eine anspruchsvolle Aufgabe. Die Verarbeitung von CT-Bildern umfasst die automatische Diagnose von Leber und Läsionen. Aufgrund der hohen Intensitätsähnlichkeit zwischen Lebergewebe und den benachbarten Organen der Leber ist es schwierig, Leber und Tumor zu segmentieren. Die Segmentierung der extrahierten Region als bildgebender Biomarker ist ein wesentlicher Bestandteil der "Radiomik". In diesem Buch werden eine kurze Einführung in Lebertumore in CT-Scan-Bildern, v...
Die Bildgebung der Leber mit Hilfe von Bauch-CT-Bildern wurde in den letzten Jahren umfassend untersucht und ist nach wie vor eine anspruchsvolle Aufgabe. Die Verarbeitung von CT-Bildern umfasst die automatische Diagnose von Leber und Läsionen. Aufgrund der hohen Intensitätsähnlichkeit zwischen Lebergewebe und den benachbarten Organen der Leber ist es schwierig, Leber und Tumor zu segmentieren. Die Segmentierung der extrahierten Region als bildgebender Biomarker ist ein wesentlicher Bestandteil der "Radiomik". In diesem Buch werden eine kurze Einführung in Lebertumore in CT-Scan-Bildern, verschiedene Methoden zur Erkennung von Lebertumoren und die automatische Segmentierung von Lebertumoren aus abdominalen CT-Scan-Bildern vorgestellt. Ein auf statistischen Parametern basierender Ansatz wird verwendet, um Lebertumorgewebe von anderen abdominalen Organen zu unterscheiden. Die vorhandenen Segmentierungsmethoden wie Region Growing und intensitätsbasierte Schwellenwertverfahren werdenuntersucht und mit der auf statistischen Parametern basierenden Methode verglichen.
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