Unifying the seeds auto generation (SAGE) with knee cartilage segmentation framework: data from the osteoarthritis initiative
Purpose: Manual segmentation is sensitive to operator bias, while semiautomatic random walks segmentation offers an intuitive approach to understand the user knowledge at the expense of large amount of user input. In this paper, we propose a novel random walks seed auto-generation (SAGE) hybrid mode...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Gan, Hong Seng, Sayuti, Khairil Amir, Ramlee, Muhammad Hanif, Lee, Yeng Seng, Wan Mahmud, Wan Mahani Hafizah, Abdul Karim, Ahmad Helmy |
---|---|
التنسيق: | مقال |
منشور في: |
Springer Verlag
2019
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | http://eprints.utm.my/id/eprint/89236/ http://dx.doi.org/10.1007/s11548-019-01936-y |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
From classical to deep learning: review on cartilage and bone segmentation techniques in knee osteoarthritis research
بواسطة: Gan, Hong Seng, وآخرون
منشور في: (2020) -
Multilabel graph based approach for knee cartilage segmentation: Data from the osteoarthritis initiative
بواسطة: Gan, H. S., وآخرون
منشور في: (2015) -
Analysis of parameters' effects in semi-automated knee cartilage segmentation model: Data from the osteoarthritis initiative
بواسطة: Gan, H. S., وآخرون
منشور في: (2016) -
Knee cartilage segmentation using multi purpose interactive approach
بواسطة: Gan, Hong Seng
منشور في: (2016) -
Automated knee bone segmentation and visualisation using mask RCNN and marching cube: Data from the osteoarthritis initiative
بواسطة: Patekar, Rahul, وآخرون
منشور في: (2022)