Liver Segmentation for Hepatic Lesions Detection and Characterisation

Platero Dueñas, Carlos; Poncela Pardo, Jose Manuel; Gonzalez Manchon, Pedro Maria; Tobar Puente, M. del Carmen; Sanguino Botella, Fco. Javier; Asensio Madrid, Gabriel y Santos, Ernesto (2008). Liver Segmentation for Hepatic Lesions Detection and Characterisation. En: "5th IEEE International Symposium on Biomedical Imaging - From Nano to Macro, 2008", 14/05/2008-17/05/2008, Paris, Francia. ISBN 978-1-4244-2002-5. pp. 13-16.

Descripción

Título: Liver Segmentation for Hepatic Lesions Detection and Characterisation
Autor/es:
  • Platero Dueñas, Carlos
  • Poncela Pardo, Jose Manuel
  • Gonzalez Manchon, Pedro Maria
  • Tobar Puente, M. del Carmen
  • Sanguino Botella, Fco. Javier
  • Asensio Madrid, Gabriel
  • Santos, Ernesto
Tipo de Documento: Ponencia en Congreso o Jornada (Artículo)
Título del Evento: 5th IEEE International Symposium on Biomedical Imaging - From Nano to Macro, 2008
Fechas del Evento: 14/05/2008-17/05/2008
Lugar del Evento: Paris, Francia
Título del Libro: Proceedings of the 5th IEEE International Symposium on Biomedical Imaging - From Nano to Macro, 2008
Fecha: 2008
ISBN: 978-1-4244-2002-5
Materias:
Palabras Clave Informales: Liver segmentation, anisotropic diffusion, active contours
Escuela: E.U.I.T. Industrial (UPM) [antigua denominación]
Departamento: Matemática Aplicada
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

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Resumen

The detection and characterisation of hepatic lesions is fundamental in clinical practice, from the diagnosis stages to the evolution of the therapeutic response. Hepatic magnetic resonance is a usual practice in the localization and quantification of lesions. Automatic segmentation of the liver is illustrated in T1 weighted images. This task is necessary for detecting the lesions. The proposed liver segmentation is based on 3D anisotropic diffusion processing without any control parameter. Combinations of edge detection techniques, histogram analysis, morphological post-processing and evolution of an active contour have been applied to the liver segmentation. The active contour evolution is based on the minimization of variances in luminance between the liver and its closest neighbourhood.

Más información

ID de Registro: 3326
Identificador DC: http://oa.upm.es/3326/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:3326
URL Oficial: http://www.biomedicalimaging.org/2008/
Depositado por: Memoria Investigacion
Depositado el: 08 Mar 2011 09:06
Ultima Modificación: 20 Abr 2016 12:53
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