Multi-Linear Subspace Learning Methods for Statistical Texture Atlases of the Liver
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- CHEN Yen-Wei
- College of Information Science and Engineering, Ritsumeikan University
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- QIAO Xu
- College of Information Science and Engineering, Ritsumeikan University
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説明
Digital atlases of the human anatomy are a new and hot topic in medical image analysis. The basic idea of the digital atlas is to capture the variability of an organ's location, shape and voxel intensity (texture) from a training set. In this paper, we present current progress toward constructing digital atlases of the liver and a new mathematic framework based on multi-linear subspace learning methods for medical volume analysis.
収録刊行物
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- 電子情報通信学会技術研究報告. MBE, MEとバイオサイバネティックス
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電子情報通信学会技術研究報告. MBE, MEとバイオサイバネティックス 112 (101), 1-4, 2012-06-15
一般社団法人電子情報通信学会
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キーワード
詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1572824502742263680
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- NII論文ID
- 110009588527
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- NII書誌ID
- AN1001320X
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- 本文言語コード
- en
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- データソース種別
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- CiNii Articles