Visual Comparison of 3D Medical Image Segmentation Algorithms Based on Statistical Shape Models
Visual Comparison of 3D Medical Image Segmentation Algorithms Based on Statistical Shape Models
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基于统计形状模型的3D医学图像分割算法的视觉比较
DOI：
10.1007/978-3-319-21070-4_34
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发表时间：
2015
期刊：
影响因子：
5.1
通讯作者：
T. V. Landesberger
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Alexander Geurts;G. Sakas;Arjan Kuijper;Meike Becker;T. V. Landesberger
三维医学图像分割是诊断和治疗的需要。由于人工分割成本很高，需要自动分割算法。为了找到最佳算法，需要在一组器官实例上评估几种算法。由于数据集的大小和复杂性，目前这是困难的。
3D medical image segmentation is needed for diagnosis and treatment. As manual segmentation is very costly, automatic segmentation algorithms are needed. For finding best algorithms, several algorithms need to be evaluated on a set of organ instances. This is currently difficult due to dataset size and complexity.
DOI：
10.1016/j.eswa.2013.03.006
发表时间：
2013-09
期刊：
Expert Syst. Appl.
影响因子：
--
作者：
T. V. Landesberger;S. Bremm;M. Kirschner;S. Wesarg;Arjan Kuijper
通讯作者：
T. V. Landesberger;S. Bremm;M. Kirschner;S. Wesarg;Arjan Kuijper
使用统计形状模型打开医学图像分割的“黑匣子”
DOI：
10.1007/s00371-013-0852-y
发表时间：
2013
期刊：
The Visual Computer
影响因子：
--
作者：
von Landesberger T;Andrienko G;Andrienko N;Bremm S;Kirschner M;Wesarg S;Kujper A.
通讯作者：
Kujper A.