Segmentation of MR images for brain tumor detection using autoencoder neural network
Abstract Medical images often require segmenting into different regions in the first analysis stage. Relevant features are selected to differentiate various regions from each other, and the images are segmented into meaningful (anatomically significant) regions based on these features. The purpose o...
Հիմնական հեղինակներ: | Farnaz Hoseini, Shohreh Shamlou, Milad Ahmadi-Gharehtoragh |
---|---|
Ձևաչափ: | Հոդված |
Լեզու: | English |
Հրապարակվել է: |
Springer
2024-10-01
|
Շարք: | Discover Artificial Intelligence |
Խորագրեր: | |
Առցանց հասանելիություն: | https://doi.org/10.1007/s44163-024-00180-x |
Նմանատիպ նյութեր
-
FIESTA: Autoencoders for accurate fiber segmentation in tractography
: Félix Dumais, և այլն
Հրապարակվել է: (2023-10-01) -
ASD-SAENet: A Sparse Autoencoder, and Deep-Neural Network Model for Detecting Autism Spectrum Disorder (ASD) Using fMRI Data
: Fahad Almuqhim, և այլն
Հրապարակվել է: (2021-04-01) -
A Novel Generative Adversarial Network-Based Approach for Automated Brain Tumour Segmentation
: Roohi Sille, և այլն
Հրապարակվել է: (2023-01-01) -
Super-resolution reconstruction of brain magnetic resonance images via lightweight autoencoder
: J. Andrew, և այլն
Հրապարակվել է: (2021-01-01) -
Deep Learning for Skeleton-Based Human Activity Segmentation: An Autoencoder Approach
: Md Amran Hossen, և այլն
Հրապարակվել է: (2024-06-01)