D 2008

Comparison Of Brain Tissue Classification Algorithms With The Use Of Multimodal Efficiency Measure

JANOUŠOVÁ, Eva a Daniel SCHWARZ

Základní údaje

Originální název

Comparison Of Brain Tissue Classification Algorithms With The Use Of Multimodal Efficiency Measure

Název česky

Srovnání klasifikačních algoritmů pro mozkové tkáně s využitím multimodální metriky efektivity

Autoři

Vydání

Brno, Analysis of Biomedical Signals and Images - Proceedings of 19th Biennal International Eurasip Conference BIOSIGNAL 2008, od s. 1-4, 4 s. 2008

Nakladatel

VUTIUM Press

Další údaje

Jazyk

angličtina

Typ výsledku

Stať ve sborníku

Obor

20200 2.2 Electrical engineering, Electronic engineering, Information engineering

Stát vydavatele

Česká republika

Utajení

není předmětem státního či obchodního tajemství

Organizační jednotka

Lékařská fakulta

ISBN

978-80-214-3612-1

UT WoS

000303717200049

Klíčová slova anglicky

computational neuroanatomy;image analysis;classification;segmentation

Štítky

Příznaky

Mezinárodní význam, Recenzováno
Změněno: 2. 7. 2008 16:06, doc. Ing. Daniel Schwarz, Ph.D.

Anotace

ORIG CZ

V originále

A multimodal measure for comparison of efficiency of classification algorithms is proposed. The algorithms selected for brain tissue classification in 3-D MRI images are the well-known k-NN and k-means classifiers which were adapted to the image data in the common stereotaxic space. The efficiency measure combines Jaccard coefficient, modified Rand index and Connectivity coefficient. Results are presented in 3-D plots with the use of ellipsoids instead of frequently used 1-D plots or tables.

Česky

A multimodal measure for comparison of efficiency of classification algorithms is proposed. The algorithms selected for brain tissue classification in 3-D MRI images are the well-known k-NN and k-means classifiers which were adapted to the image data in the common stereotaxic space. The efficiency measure combines Jaccard coefficient, modified Rand index and Connectivity coefficient. Results are presented in 3-D plots with the use of ellipsoids instead of frequently used 1-D plots or tables.

Návaznosti

GP102/07/P263, projekt VaV
Název: Nelineární multimodální registrace pro automatickou morfometrii obrazů mozku z MRI založenou na anatomicky omezených prostorových deformacích
Investor: Grantová agentura ČR, Nelineární multimodální registrace pro automatickou morfometrii obrazů mozku z MRI založenou na anatomicky omezených prostorových deformacích