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  Automated Detection of New or Evolving Melanocytic Lesions Using a 3D Body Model

Bogo, F., Romero, J., Peserico, E., & Black, M. J. (2014). Automated Detection of New or Evolving Melanocytic Lesions Using a 3D Body Model. In P. Golland, N. Hata, C. Barillot, J. Hornegger, & R. Howe (Eds.), Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention - MICCAI 2014. Proceedings, Part I (pp. 593-600). Cham et al.: Springer International Publishing. doi:10.1007/978-3-319-10404-1_74.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0024-E367-2 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0024-E368-F
Genre: Konferenzbeitrag

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Bogo, Federica1, Autor           
Romero, Javier1, Autor           
Peserico, Enoch, Autor
Black, Michael J.1, Autor           
Affiliations:
1Dept. Perceiving Systems, Max Planck Institute for Intelligent Systems, Max Planck Society, ou_1497642              

Inhalt

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Schlagwörter: Abt. Black
 Zusammenfassung: Detection of new or rapidly evolving melanocytic lesions is crucial for early diagnosis and treatment of melanoma.We propose a fully automated pre-screening system for detecting new lesions or changes in existing ones, on the order of 2 - 3mm, over almost the entire body surface. Our solution is based on a multi-camera 3D stereo system. The system captures 3D textured scans of a subject at different times and then brings these scans into correspondence by aligning them with a learned, parametric, non-rigid 3D body model. This means that captured skin textures are in accurate alignment across scans, facilitating the detection of new or changing lesions. The integration of lesion segmentation with a deformable 3D body model is a key contribution that makes our approach robust to changes in illumination and subject pose.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2014-09
 Publikationsstatus: Online veröffentlicht
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: DOI: 10.1007/978-3-319-10404-1_74
BibTex Citekey: bogo:miccai:2014
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention - MICCAI 2014. 17th International Conference
Veranstaltungsort: Boston, MA
Start-/Enddatum: 2014-09-14 - 2014-09-18

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention - MICCAI 2014. Proceedings, Part I
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Golland, Polina, Herausgeber
Hata, Nobuhiko, Herausgeber
Barillot, Christian, Herausgeber
Hornegger, Joachim, Herausgeber
Howe, Robert, Herausgeber
Affiliations:
-
Ort, Verlag, Ausgabe: Cham et al. : Springer International Publishing
Seiten: - Band / Heft: (1) Artikelnummer: - Start- / Endseite: 593 - 600 Identifikator: ISBN: 978-3-319-10403-4
ISBN: 978-3-319-10404-1

Quelle 2

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Titel: Lecture Notes in Computer Science
Genre der Quelle: Reihe
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: - Band / Heft: 8673 Artikelnummer: - Start- / Endseite: - Identifikator: -