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Liver segmentation in MRI: a fully automatic method based on stochastic partitions

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Liver segmentation in MRI: a fully automatic method based on stochastic partitions

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López-Mir, F.; Naranjo Ornedo, V.; Angulo, J.; Alcañiz Raya, ML.; Luna, L. (2014). Liver segmentation in MRI: a fully automatic method based on stochastic partitions. Computer Methods and Programs in Biomedicine. 114(1):11-28. doi:10.1016/j.cmpb.2013.12.022.

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/52669

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Título: Liver segmentation in MRI: a fully automatic method based on stochastic partitions
Autor:
Entidad UPV: Universitat Politècnica de València. Instituto Interuniversitario de Investigación en Bioingeniería y Tecnología Orientada al Ser Humano - Institut Interuniversitari d'Investigació en Bioenginyeria i Tecnologia Orientada a l'Ésser Humà
Universitat Politècnica de València. Departamento de Comunicaciones - Departament de Comunicacions
Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Gráfica - Departament d'Enginyeria Gràfica
Fecha difusión:
Resumen:
There are few fully automated methods for liver segmentation in magnetic resonance images (MRI) despite the benefits of this type of acquisition in comparison to other radiology techniques such as computed tomography (CT). ...[+]
Palabras clave: Magnetic resonance imaging , Liver segmentation , Mathematical morphology , Stochastic partitions , Watershed transform
Derechos de uso: Reserva de todos los derechos
Fuente:
Computer Methods and Programs in Biomedicine. (issn: 0169-2607 )
DOI: 10.1016/j.cmpb.2013.12.022
Editorial:
Elsevier
Versión del editor: http://dx.doi.org/10.1016/j.cmpb.2013.12.022
Patrocinador:
MITYC project NaRALap (ref. TSI-020100-2009-189)
CDTI project ONCOTIC (IDI-20101153)
Ministerio de Educación y Ciencia Spain, Project Game Teen TIN2010-20187
Ministerio de Educación y Ciencia Spain projects Consolider-C (SEJ2006-14301/PSIC),
CIBER of Physiopathology of Obesity and Nutrition, an initiative of ISCIII
Generalitat Valenciana. Conselleria de Educacion Excellence Research Program PROMETEO 2008-157
Tipo: Artículo

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