Passer à la navigation principale Passer à la recherche Passer au contenu principal

3D brain tumor segmentation using fuzzy classification and deformable models

  • Hassan Khotanlou
  • , Jamal Atif
  • , Olivier Colliot
  • , Isabelle Bloch
  • CNRS LTCI
  • McConnell Brain Imaging Centre

Résultats de recherche: Le chapitre dans un livre, un rapport, une anthologie ou une collectionContribution à une conférenceRevue par des pairs

15 Citations (Scopus)

Résumé

A new method that automatically detects and segments brain tumors in 3D MR images is presented. An initial detection is performed by a fuzzy possibilistic clustering technique and morphological operations, while a deformable model is used to achieve a precise segmentation. This method has been successfully applied on five 3D images with tumors of different sizes and different locations, showing that the combination of region-based and contour-based methods improves the segmentation of brain tumors.

langue originaleAnglais
titreFuzzy Logic and Applications - 6th International Workshop, WILF 2005, Revised Selected Papers
Pages312-318
Nombre de pages7
Les DOIs
étatPublié - 23 juin 2006
Modification externeOui
Evénement6th International Workshop - Fuzzy Logic and Applications - Crema, Italie
Durée: 15 sept. 200517 sept. 2005

Série de publications

NomLecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)
Volume3849 LNAI
ISSN (imprimé)0302-9743
ISSN (Electronique)1611-3349

Une conférence

Une conférence6th International Workshop - Fuzzy Logic and Applications
Pays/TerritoireItalie
La villeCrema
période15/09/0517/09/05

Empreinte digitale

Examiner les sujets de recherche de « 3D brain tumor segmentation using fuzzy classification and deformable models ». Ensemble, ils forment une empreinte digitale unique.

Contient cette citation