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  Fast segmentation of brain magnetic resonance tomograms

Mittelhäußer, G., & Kruggel, F. J. (1995). Fast segmentation of brain magnetic resonance tomograms. In N. Ayache (Ed.), Computer vision, virtual reality and robotics in medicine (pp. 237-241). Berlin: Springer.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0003-3AF8-5 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0003-3AF9-4
Genre: Konferenzbeitrag

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Mittelhäußer, Gangolf1, Autor
Kruggel, Frithjof J.1, Autor           
Affiliations:
1External Organizations, ou_persistent22              

Inhalt

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Schlagwörter: White Matter; Basal Ganglion; Segment Model; Gradient Magnitude; Neighboring Segment
 Zusammenfassung: We describe a combination of a region growing and a watershed algorithm optimized for the detection of homogeneous structures in magnetic resonance (MR) volume datasets. No prior knowledge is used except a segment model. The adaptation to different data sets is controlled by parameters which can be determined interactively due to the high speed of the algorithm. Results are shown for the segmentation of the basal ganglia and the white matter of the brain.

Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 1995-04-26
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: DOI: 10.1007/978-3-540-49197-2_27
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: First International Conference, VCRMed'95
Veranstaltungsort: Nice, France
Start-/Enddatum: 1995-04-03 - 1995-04-06

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Computer vision, virtual reality and robotics in medicine
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Ayache, Nicholas1, Herausgeber
Affiliations:
1 External Organizations, ou_persistent22            
Ort, Verlag, Ausgabe: Berlin : Springer
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 237 - 241 Identifikator: ISBN: 3-540-59120-6

Quelle 2

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Titel: Lecture Notes in Computer Science
  Andere : Lect. Notes Comput. Sci.
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: Berlin : Springer
Seiten: - Band / Heft: 905 Artikelnummer: - Start- / Endseite: - Identifikator: ISSN: 0302-9743
CoNE: https://pure.mpg.de/cone/journals/resource/954928560451