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Hierarchical object recognition in Pelvic CT Images.

作者信息

Vasilache Simina, Chen Wenan, Ward Kevin, Najarian Kayvan

机构信息

Department of Computer Science at Virginia Commonwealth University, Richmond, VA 23284-3019, USA.

出版信息

Annu Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc. 2009;2009:3533-6. doi: 10.1109/IEMBS.2009.5333419.

DOI:10.1109/IEMBS.2009.5333419
PMID:19964079
Abstract

This paper introduces a hierarchical method of recognizing bone tissue from regions extracted from Pelvic CT Images. The method allows distinguishing among segmented objects with similar grey level values, such as bone tissue and regions of active hemorrhage. The method addresses the challenge of correctly segmenting and classifying bone as well as assessing presence of active hemorrhage.

摘要

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引用本文的文献

1
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