Erkennung von Lebertumoren aus CT-Scan-Bildern mit DIP

Die Bildgebung der Leber mit Hilfe von Bauch-CT-Bildern wurde in den letzten Jahren umfassend untersucht und ist nach wie vor eine anspruchsvolle Aufgabe. Die Verarbeitung von CT-Bildern umfasst die automatische Diagnose von Leber und Läsionen. Aufgrund der hohen Intensitätsähnlichkeit zwischen Lebergewebe und den benachbarten Organen der Leber ist es schwierig, Leber und Tumor zu segmentieren. Die Segmentierung der extrahierten Region als bildgebender Biomarker ist ein wesentlicher Bestandteil der "Radiomik". In diesem Buch werden eine kurze Einführung in Lebertumore in CT-Scan-Bildern, verschiedene Methoden zur Erkennung von Lebertumoren und die automatische Segmentierung von Lebertumoren aus abdominalen CT-Scan-Bildern vorgestellt. Ein auf statistischen Parametern basierender Ansatz wird verwendet, um Lebertumorgewebe von anderen abdominalen Organen zu unterscheiden. Die vorhandenen Segmentierungsmethoden wie Region Growing und intensitätsbasierte Schwellenwertverfahren werden untersucht und mit der auf statistischen Parametern basierenden Methode verglichen.

Autorentext

Se licenció en Ingeniería por el M.V.S.R. Engg.College de la Universidad de Osmania, Hyderabad, en el año 2006, y realizó un máster en Ingeniería por el C.B.I.T.Engg.College de la Universidad de Osmania, Hyderabad, en el año 2009. Doctorado en la Universidad de Osmania, Hyderabad. Trabaja como Profesor Asistente desde 2009 en Ingeniería Electrónica y de Comunicaciones en GNITS, Hyderabad.