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  Extracting lines of maximal depth from MR images of the human brain

Lohmann, G., & Kruggel, F. J. (1996). Extracting lines of maximal depth from MR images of the human brain. In Proceedings of the 13th international conference on pattern recognition (pp. 518-522). Los Alamitos: IEEE Computer Society Press. doi:10.1109/ICPR.1996.547001.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0003-3AD5-C Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0003-3AD6-B
Genre: Konferenzbeitrag

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Lohmann, Gabriele1, Autor           
Kruggel, Frithjof J.1, Autor           
Affiliations:
1MPI of Cognitive Neuroscience (Leipzig, -2003), The Prior Institutes, MPI for Human Cognitive and Brain Sciences, Max Planck Society, ou_634574              

Inhalt

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Schlagwörter: Humans; Surface topography; Robustness; Neuroscience; Magnetic resonance; Brain mapping; Testing; Performance evaluation; Image segmentation; Image analysis
 Zusammenfassung: This paper describes a new approach to the automatic detection of the bottom lines of the main cortical sulci using MR images of the human brain. The principle idea is to extract lines of maximal depth as measured from the smoothed brain surface. The main advantage of our approach over existing methods is that it is not based on curvature estimation. It is therefore much more robust and easier to implement.

Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 2002-08-061996
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: DOI: 10.1109/ICPR.1996.547001
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: 13th International Conference on Pattern Recognition
Veranstaltungsort: Vienna, Austria
Start-/Enddatum: 1996-08-25 - 1996-08-29

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Proceedings of the 13th international conference on pattern recognition
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: Los Alamitos : IEEE Computer Society Press
Seiten: - Band / Heft: 3 Artikelnummer: - Start- / Endseite: 518 - 522 Identifikator: ISBN: 0-8186-7282-X
ISSN: 1051-4651