Обработка изображений компьютерной томографии

Пришло время усиленно заняться поиском информации, необходимой мне в моих аспирантских исследованиях. Т.к. тема у меня будет связана с сегментацией изображений компьютерной томографии, то соответственно необходимо для начала разобраться что представляет собой сегментация изображений, какие методы при этом применяются, критерии оценки качества сегментации и т.д. Данный пост будет в некотором роде аккумулятором всей найденной информации. Здесь будут собираться ссылки на интересные сайты, статьи и т.п. По мере углубления поиска пост будет обновляться. Вся информация под катом.

Ссылки:

  1. http://graphics.cs.msu.ru — научно-популярный сайт, посвященный всему, что связано с компьютерной графикой, обработкой изображений и мультимедиа. Сайт поддерживается сотрудниками и аспирантами лаборатории компьютерной графики и мультимедиа при факультете ВМиК МГУ.
  2. http://cgm.computergraphics.ru/ — Научно-образовательный сетевой журнал, посвященный компьютерной графике, машинному зрению и обработке изображений
  3. http://www.graphicon.ru/ — GraphiCon is the largest International conference on the Computer Graphics and Vision in the countries of the former Soviet Union. The kernel of the conference are technical presentations, courses, and panels. In addition to the technical program, Moscow State University is an excellent place for large Educators Program and Product Presentations.
  4. Calibrated Imaging Lab
  5. http://mipav.cit.nih.gov/ — The MIPAV (Medical Image Processing, Analysis, and Visualization) application enables quantitative analysis and visualization of medical images of numerous modalities such as PET, MRI, CT, or microscopy.
  6. http://medic.rad.jhmi.edu/dpham/ — Dzung L. Pham page, Assistant Professor
  7. http://putter.ece.jhu.edu/CRUISE/software — CRUISE Control is a software package for performing reconstruction and analysis of the cerebral cortex using magnetic resonance images
  8. Jianbo Shi, Charless Fowlkes, David Martin, Eitan Sharon — Graph Based Image Segmentation Tutorial
  9. Pedro F. Felzenszwalb and Daniel P. Huttenlocher — Efficient Graph-Based Image Segmentation (paper, sources)
  10. Color Image Segmentation Results (paper, sources)
  11. The Berkeley Segmentation Engine (BSE) (sources, description)
  12. ITK-SNAP Home Page (software application used to segment structures in 3D medical images)
  13. Vision Research Lab — Image Segmentation
  14. Image Parsing: Segmentation + Grouping + Recognition
  15. MATLAB Normalized Cuts Segmentation Code

Статьи:

  1. Александр Вежневец, Ольга Баринова — Методы сегментации изображений: автоматическая сегментация
  2. Александр Вежневец — Выделение связных областей в цветных и полутоновых изображениях
  3. Вадим Конушин, Владимир Вежневец — Методы сегментации изображений: интерактивная сегментация
  4. C. Xu, D. L. Pham, J. L. Prince — Medical Image Segmentation Using Deformable Models
  5. D.L. Pham, C. Xu, J.L. Prince — Current Methods in Medical Image Segmentation
  6. D.L. Pham, J.L. Prince — Adaptive Fuzzy Segmentation of Magnetic Resonance Images
  7. D.L. Pham, J.L. Prince — An Adaptive Fuzzy C-Means Algorithm for Image Segmentation in the Presence of Intensity Inhomogeneities
  8. J.L. Prince, Q. Tan, and D. Pham — Optimization of MR Pulse Sequences for Bayesian Image Segmentation
  9. D.L. Pham — Robust Fuzzy Segmentation of Magnetic Resonance Images
  10. D.L. Pham, J.L. Prince — An Adaptive Fuzzy Segmentation Algorithm for Three-dimensional Magnetic Resonance Images
  11. D.L. Pham, J.L. Prince — A Generalized EM Algorithm for Robust Segmentation of Magnetic Resonance Images
  12. D.L. Pham, J.L. Prince — An Adaptive Fuzzy C-Means Algorithm for Image Segmentation in the Presence of Intensity Inhomogeneities + слайды
  13. C. Xu, D.L. Pham, and J.L. Prince — Finding the Brain Cortex Using Fuzzy Segmentation, Isosurfaces, and Deformable Surface Models
  14. P.W. Verbeek, L.J. van Vliet — On the Location Error of Curved Edges in Low-Pass Filtered 2D and 3D Images

Tags: , , , , ,

5 Responses to “Обработка изображений компьютерной томографии”

  1. Хорошая идея фиксировать прогресс в поиске с помощью блога. Мне, например, блог неплохо помогает ориентироваться в хронологии, в случае чего можно быстро пробежаться глазами какие-то свои заметки по теме диссертации, что гораздо удобней, чем изучать содержимое сотни папок на винте в поисках какого-нибудь док- или пдф-файла.

    Я бы посоветовал не писать все в один пост, лучше делать отдельные записи, которые, в случае надобности, можно зафильтровать по тэгу.

    • Так и будет. Просто в дальнейших постах планируется развернуто описывать найденный материал, а в этом посте коротко и сжато накапливать информацию. Думаю, что потом будет удобно. А в качестве фильтра идет категория Science.

  2. Прекрасный подбор ссылок. Очень помогает с моей работой. Я занимаюсь сбором информации для диплома по сегментированию изображений в МР-томографии и ваш блог просто находка! Было бы инетерсно почитать как дальше у вас продвигаются дела.

    • Рад, что кому-то еще пригодилось. Сейчас я немного занят другими вопросами, но в ближайшее время обновлю информацию о сегментации изображений, медицинской томографии и 3D-моделированию медицинских объектов.

Leave a Reply

You must be logged in to post a comment.