基于希罕多模信息融合的支解框架及其在幼儿脑部MR图像中的应用

2013.09.09

投稿:吴进部分:通讯与信息工程学院浏览次数:

活动信息

时间: 2013年09月10日 09:30

所在: 延伸校区行健楼1018室

行健讲坛学术讲座

第116期

时间:   2013年9月10日(周二)上午9:30

所在:   延伸校区行健楼1018室

讲座:   基于希罕多模信息融合的支解框架及其在幼儿脑部MR图像中的应用

演讲者: 王利博士,, ,美国北卡罗来纳大学——教堂山分校

 

演讲者简介:

王利博士于2010年获南京理工大学模式识别与智能系统博士学位,, ,后赴美国北卡罗来纳大学——教堂山分校医学成像中心任博士后。。。。主要研究医学图像支解、配准和剖析,, ,以及在脑发育和脑疾病的应用。。。。揭晓论文十余篇,, ,包括Cerebral Cortex, Human Brain Mapping, NeuroImage, CVPR, MICCAI等国际著名期刊和聚会。。。。

 

讲座摘要:

幼儿脑部MR图像的自动支解是一项很是难题的事情。。。。我们提出一种图像支解算法,, ,通过希罕体现来融合多模态的图像信息,, ,并进一步加入剖解结构约束来实现准确的图像支解。。。。首先,, ,已经人工支解好的多模态图像中的子块通过希罕体现举行信息融合,, ,从而获得初始的支解效果。。。。然后,, ,通过剖解结构约束来进一步对已经支解的边沿举行细化,, ,从而获得准确的支解效果。。。。实验对226个月的婴儿的脑部MR图像举行支解验证,, ,效果批注,, ,我们提出的支解算法获得了很好的效果。。。。

 

接待宽大西席和学生加入!

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