This HTML5 document contains 47 embedded RDF statements represented using HTML+Microdata notation.

The embedded RDF content will be recognized by any processor of HTML5 Microdata.

Namespace Prefixes

PrefixIRI
dctermshttp://purl.org/dc/terms/
n14http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/RIV%2F67985556%3A_____%2F08%3A00313710%21RIV09-MSM-67985556/
n16http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/riv/tvurce/
n9http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/projekt/
n11http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/
n18http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/zamer/
shttp://schema.org/
skoshttp://www.w3.org/2004/02/skos/core#
n3http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/
n2http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/
rdfhttp://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#
n7http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/klicoveSlovo/
n8http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/duvernostUdaju/
xsdhhttp://www.w3.org/2001/XMLSchema#
n17http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/jazykVysledku/
n12http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/aktivita/
n10http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/obor/
n4http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/druhVysledku/
n15http://reference.data.gov.uk/id/gregorian-year/

Statements

Subject Item
n2:RIV%2F67985556%3A_____%2F08%3A00313710%21RIV09-MSM-67985556
rdf:type
n11:Vysledek skos:Concept
dcterms:description
Texture-based segmentation of 3D CT images is adressed. The extension of Haralick 2D texture features to the 3D domain was studied. The co-occurrence matrix was calculated separately for each voxel in the image, using the co-occurrences of all voxels in a small cubic region around the voxel. The segmentation method used was model-based with a Gaussian Mixture Model. Evaluation of the proposed approach was performed using a set of 3D abdominal CT images. Statistical improvement of segmentation with 3D texture features was observed as opposed to the case without those features. Texture-based segmentation of 3D CT images is adressed. The extension of Haralick 2D texture features to the 3D domain was studied. The co-occurrence matrix was calculated separately for each voxel in the image, using the co-occurrences of all voxels in a small cubic region around the voxel. The segmentation method used was model-based with a Gaussian Mixture Model. Evaluation of the proposed approach was performed using a set of 3D abdominal CT images. Statistical improvement of segmentation with 3D texture features was observed as opposed to the case without those features. Tato práce se zabývá segmentací 3D CT medicínských obrázků. Byla použita extenze Haralickových dvourozměrných texturních příznaků na třetí dimenzi. Ko-okurenční matice se počítá pro každí voxel zvlášt, na základě ko-okurencí v jeho okolí. Segmentace se provádí pomocí Gaussovského směsového modelu. Vyhodnocení metody bylo provedeno s použitím abdominálních 3D CT obrázků. Bylo pozorováno zlepšení segmentace pomocí 3D texturních příznaků oproti segmenaci bez nich.
dcterms:title
Analýza trojrozměrných CT medicínských obrázků pomocí rozšíření Haralickových texturních příznaků Medical image analysis of 3D CT images based on extensions of Haralick texture features Medical image analysis of 3D CT images based on extensions of Haralick texture features
skos:prefLabel
Medical image analysis of 3D CT images based on extensions of Haralick texture features Medical image analysis of 3D CT images based on extensions of Haralick texture features Analýza trojrozměrných CT medicínských obrázků pomocí rozšíření Haralickových texturních příznaků
skos:notation
RIV/67985556:_____/08:00313710!RIV09-MSM-67985556
n3:aktivita
n12:Z n12:P
n3:aktivity
P(1ET101050403), P(1M0572), Z(AV0Z10750506)
n3:cisloPeriodika
6
n3:dodaniDat
n15:2009
n3:domaciTvurceVysledku
n16:6055206
n3:druhVysledku
n4:J
n3:duvernostUdaju
n8:S
n3:entitaPredkladatele
n14:predkladatel
n3:idSjednocenehoVysledku
378361
n3:idVysledku
RIV/67985556:_____/08:00313710
n3:jazykVysledku
n17:eng
n3:klicovaSlova
image segmentation; Gaussian mixture model; 3D image analysis
n3:klicoveSlovo
n7:Gaussian%20mixture%20model n7:image%20segmentation n7:3D%20image%20analysis
n3:kodStatuVydavatele
US - Spojené státy americké
n3:kontrolniKodProRIV
[4178A17676FD]
n3:nazevZdroje
Computerized Medical Imaging and Graphics
n3:obor
n10:IN
n3:pocetDomacichTvurcuVysledku
1
n3:pocetTvurcuVysledku
5
n3:projekt
n9:1M0572 n9:1ET101050403
n3:rokUplatneniVysledku
n15:2008
n3:svazekPeriodika
32
n3:tvurceVysledku
Nawano, S. Tesař, Ludvík Kobatake, H. Smutek, D. Shimizu, A.
n3:wos
000258739700009
n3:zamer
n18:AV0Z10750506
s:issn
0895-6111
s:numberOfPages
8