Počet záznamů: 1  

Mammography Techniques and Review

  1. 1.
    SYSNO ASEP0445250
    Druh ASEPM - Kapitola v monografii
    Zařazení RIVC - Kapitola v knize
    NázevDigital Mammogram Enhancement
    Tvůrce(i) Haindl, Michal (UTIA-B) RID, ORCID
    Remeš, Václav (UTIA-B) RID
    Celkový počet autorů2
    Zdroj.dok.Mammography Techniques and Review. - Zagreb : InTech Education and Publishing, 2015 / Fernandes Fabiano Cavalcanti ; Brasil Lourdes Mattos ; da Veiga Guadagnin Renato - ISBN 978-953-51-2138-1
    Rozsah strans. 63-78
    Poč.str.16 s.
    Poč.str.knihy120
    Forma vydáníTištěná - P
    Jazyk dok.eng - angličtina
    Země vyd.HR - Chorvatsko
    Klíč. slovamammogram enhancement ; Markov random field ; texture model
    Vědní obor RIVBD - Teorie informace
    CEPGA14-10911S GA ČR - Grantová agentura ČR
    Institucionální podporaUTIA-B - RVO:67985556
    DOI10.5772/60988
    AnotaceThree fully automatic methods for X-ray digital mammogram enhancement based on a fast analytical textural model are presented. These efficient single and double view enhancement methods are based on the underlying two-dimensional adaptive causal autoregressive texture model. The~methods locally predict breast tissue texture from single or double view mammograms and enhance breast tissue abnormalities, such as the sign of a developing cancer, using the estimated model prediction statistics. The~double-view mammogram enhancement is based on the cross-prediction of two mutually registered left and right breasts' mammograms or alternatively a temporal sequence of mammograms. The single-view mammogram enhancement is based on modeling prediction error in case of not the both breasts' mammograms being available.
    PracovištěÚstav teorie informace a automatizace
    KontaktMarkéta Votavová, votavova@utia.cas.cz, Tel.: 266 052 201.
    Rok sběru2016
Počet záznamů: 1  

  Tyto stránky využívají soubory cookies, které usnadňují jejich prohlížení. Další informace o tom jak používáme cookies.