2024-03-28T08:53:25Zhttps://www.tdx.cat/oai/requestoai:www.tdx.cat:10803/1283292022-12-08T19:22:45Zcom_10803_253col_10803_254
TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)
author
Massich i Vall, Joan
authoremail
sik@eia.udg.edu
authoremailshow
false
director
Martí Bonmatí, Joan
director
Méridaudeau, Fabrice
authorsendemail
true
2014-01-09T09:07:01Z
2014-01-09T09:07:01Z
2013-12-04
http://hdl.handle.net/10803/128329
Gi. 67-2014
This thesis analyses the current strategies to segment breast lesions in Ultra-Sound (US) data and proposes a fully automatic methodology for generating accurate segmentations of breast lesions in US data with low false positive rates. The proposed approach targets the segmentation as a minimization procedure for a multi-label probabilistic framework that takes advantage of min-cut/max- flow Graph-Cut (GC) minimization for inferring the appropriate label from a set of tissue labels for all the pixels within the target image. The image is divided into contiguous regions so that all the pixels belonging to a particular region would share the same label by the end of the process. From a training image dataset stochastic models are built in order to infer a label for each region of the image. The main advantage of the proposed framework is that it splits the problem of segmenting the tissues present in US the images into subtasks that can be taken care of individually
En aquest treball, es proposa un sistema automàtic per generar delineacions acurades de lesions de mama en imatges d’ultrasò. El sistema proposat planteja el problema de trobar la delineació corresponent a la minimització d’un sistema probabilístic multiclasse mitjançant el tall de mínim cost del graf que representa la imatge. El sistema representa la imatge com un conjunt de regions i infereix una classe per cada una d’aquestes regions a partir d’uns models estadístics obtinguts d’unes imatges d’entrenament. El principal avantatge del sistema és que divideix la tasca en subtasques més fàcils d’adreçar i després soluciona el problema de forma global
eng
Ultrasound
Ultrasò
Ultrasonido
Breast cancer
Càncer de mama
Cáncer de mama
Segmentation
Segmentació
Segmentación
Optimization framework
Optimització
Optimización
Deformable object segmentation in ultra-sound images
info:eu-repo/semantics/doctoralThesis info:eu-repo/semantics/publishedVersion
URL
https://www.tdx.cat/bitstream/10803/128329/8/tjmv.pdf
File
MD5
dc68ef6d706990b6f7aa5492880c6e65
6147364
application/pdf
tjmv.pdf
URL
https://www.tdx.cat/bitstream/10803/128329/6/tjmv.pdf.txt
File
MD5
0919c873dcc55a9937b313722472c72a
328107
text/plain
tjmv.pdf.txt