کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6027592 | 1580913 | 2014 | 13 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Automated segmentation and shape characterization of volumetric data
ترجمه فارسی عنوان
ویژگی تقسیم بندی خودکار و شکل داده های حجمی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
هارمونیک کروی، تجزیه موج کروی، مورفومتری، تقسیم بندی،
موضوعات مرتبط
علوم زیستی و بیوفناوری
علم عصب شناسی
علوم اعصاب شناختی
چکیده انگلیسی
Characterization of complex shapes embedded within volumetric data is an important step in a wide range of applications. Standard approaches to this problem employ surface-based methods that require inefficient, time consuming, and error prone steps of surface segmentation and inflation to satisfy the uniqueness or stability of subsequent surface fitting algorithms. Here we present a novel method based on a spherical wave decomposition (SWD) of the data that overcomes several of these limitations by directly analyzing the entire data volume, obviating the segmentation, inflation, and surface fitting steps, significantly reducing the computational time and eliminating topological errors while providing a more detailed quantitative description based upon a more complete theoretical framework of volumetric data. The method is demonstrated and compared to the current state-of-the-art neuroimaging methods for segmentation and characterization of volumetric magnetic resonance imaging data of the human brain.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: NeuroImage - Volume 92, 15 May 2014, Pages 156-168
Journal: NeuroImage - Volume 92, 15 May 2014, Pages 156-168
نویسندگان
Vitaly L. Galinsky, Lawrence R. Frank,