Segmentering af arterier i hjernen fra proton

Recommendations

Info

KAPITEL 10. SEGMENTERING START Første voxel Udregn første afledede alle tre retninger Næste voxel Udregn gradienten Nej Skriv værdi gradientvolumen Sidste voxel? Figur 10.2: Dataflow diagram over algoritmen, der genererer et volumen af gradienter. ner kan ubesværet implementeres ved at gennemsøge det 26-connectede neighbourhood i stedet for det 8-connectede. På figur 10.3 ses søgeordenen for algoritmen. Figur 10.3: Søgeordenen for MGP-algoritmen (a) i 2D eksemplet (b) i 3D implementeringen. Med udgangspunkt i figur 10.4 på modstående side gennemgås her de første trin i algoritmen. Med start ¥ ¥ i pixel gennemsøges det 8-connectede neighbourhood for den ¡ ¡ mindste gradient. findes og tilføjes til listen, der indeholder Maximum Gradient ¡ ¡ Path. I pixel findes den mindste ¢ nabogradient som . £¢ ¢ Fra pixel findes den mindste ¨ ¨ nabogradient i og fra denne pixel ¨ £¢ findes . £¤ ¨ I pixel er et lokalt minimum nået, og det 8-connectede neighborhood £¤ undersøges derfor for en pixel med samme gradientværdi, der har en label. Da en sådan pixel ikke eksisterer tildeles hele den fulgte sti første ledige label, 1. Algoritmen er visualiseret i flowdiagrammet på figur 10.5 på side 48. 46 Ja SLUT SLUT
10.1. WATERSHED Figur 10.4: (a) Oprindeligt billede. (b) Topografisk projektion af a. (c) a segmenteret med downhill MGP. 47
Page 1: DET TEKNISK-NATURVIDENSKABELIGE FAK
Page 5: Forord Denne rapport er udarbejdet
Page 8 and 9: INDHOLD II Design 42 10 Segmenterin
Page 10 and 11: INDHOLD 8
Page 12 and 13: KAPITEL 1. INDLEDNING Et andet omr
Page 14 and 15: KAPITEL 2. FORANALYSE Figur 2.2: De
Page 16 and 17: KAPITEL 2. FORANALYSE Figur 2.5: Re
Page 18 and 19: Kravspecifikation KAPITEL 3 I kravs
Page 20 and 21: KAPITEL 3. KRAVSPECIFIKATION 3.3 Sp
Page 23 and 24: Analyse 4.1 Indledning KAPITEL 4 An
Page 25 and 26: Segmentering KAPITEL 5 Dette kapite
Page 27 and 28: 5.3. DOWNHILL MAXIMUM GRADIENT PATH
Page 29 and 30: områder. 5.4. PRE-MERGING Pre-merg
Page 31 and 32: 6.3. AFLANGHED Figur 6.1: Figur af
Page 33 and 34: Delkonklusion 6.4. VÆGTET INTENSIT
Page 35 and 36: 7.2. KLASSIFICERING VIA FUZZY INFOR
Page 37 and 38: 7.3. REKONSTRUKTION adskiller eleme
Page 39 and 40: Brugergrænseflade I dette kapitel
Page 41 and 42: Brugerens intention Systemets ansva
Page 43 and 44: Konklusion på analyse KAPITEL 9 P
Page 46 and 47: Indledning til design På baggrund
Page 50 and 51: KAPITEL 10. SEGMENTERING START Før
Page 52 and 53: Feature ekstrahering KAPITEL 11 Det
Page 54 and 55: KAPITEL 11. FEATURE EKSTRAHERING 11
Page 56 and 57: KAPITEL 11. FEATURE EKSTRAHERING 11
Page 58 and 59: KAPITEL 12. KLASSIFICERING OG REKON
Page 70 and 71: Brugergrænseflade KAPITEL 13 Dette
Page 72 and 73: KAPITEL 13. BRUGERGRÆNSEFLADE Stat
Page 75 and 76: Implementation KAPITEL 14 I dette k
Page 77 and 78: Figur 14.1: Screenshot af en midler
Page 80 and 81: Accepttest KAPITEL 15 Efter endt im
Page 82 and 83: Konklusion KAPITEL 16 Dette kapitel
Page 84 and 85: KAPITEL 16. KONKLUSION Dog er mergi
Page 86: Del V Appendiks 84
Page 89 and 90: Figur A.1: Illustration af Circle o
Page 91 and 92: • Posterior temporal arterie. •
Page 93 and 94: B.2. ANALYSE AF MRI DATA Der er for
Page 95 and 96: MINC APPENDIKS C Medical Image Netw
Page 97 and 98: D.2. KLASSISK WATERSHED SEGMENTERIN
Page 99 and 100:
Lineær regression [Kirkup, 1994] A
Page 101 and 102:
B C A D Figur E.3: Her ses vinklern
Page 103 and 104:
F.1. KALIBRERING AF PROGRAMMELLET f
Page 105 and 106:
G.1. TEST AF SEGMENTERING Figur G.1
Page 107 and 108:
Cirkularitet G.2. TEST AF FEATURE E
Page 109 and 110:
er defineret som værende arterie.
Page 111 and 112:
G.3. TEST AF KLASSIFICERING OG REKO
Page 113 and 114:
Brugergrænsefladens funktioner APP
Page 115:
Brugerinterview APPENDIKS I For at
show all

Segmentering af arterier i hjernen fra proton

You also want an ePaper? Increase the reach of your titles

Delete template?

Save as template?