| ชื่อบทความที่เผยแพร่ |
A novel segmentation method for isointense MRI brain tumor |
| วัน/เดือน/ปี ที่เผยแพร่ |
16 พฤษภาคม 2557 |
| การประชุม |
| ชื่อการประชุม |
2014 11th International Joint Conference on Computer Science and Software Engineering (JCSSE) |
| หน่วยงาน/องค์กรที่จัดประชุม |
Faculty of Science at Sri Racha, Kasetsart University Sri Racha Campus |
| สถานที่จัดประชุม |
Pattaya City |
| จังหวัด/รัฐ |
Chonburi, Thailand |
| ช่วงวันที่จัดประชุม |
14 พฤษภาคม 2557 |
| ถึง |
16 พฤษภาคม 2557 |
| Proceeding Paper |
| Volume (ปีที่) |
11 |
| Issue (เล่มที่) |
1 |
| หน้าที่พิมพ์ |
258-262 |
| Editors/edition/publisher |
|
| บทคัดย่อ |
This paper presents a novel segmentation method for isointense signal tumor appeared in T1-weighted or T2-weighted magnetic resonance (MR) images. The proposed method improves the well-known Grow-cut algorithm using the improved local transition rule. It applied the level set theory to extract tumor from the background by using strength probability surface map by threshold value. Heaviside step function are applied to assign the boundary among seed and background. For performance evaluation, tumor datasets on isointense signal with T1-weighted MRI acquired from Kitware/MIDAS repository are experimented throughout. The well-known grow-cut and tumorcut algorithms are compared using dice similarity coefficient (DSC). In this regard, the proposed method provides the better results by reporting DSC of 84.17 % higher than Grow-cut and Tumorcut with 80.81% and 80.14%, respectively. |
| ผู้เขียน |
|
| การประเมินบทความ (Peer Review) |
มีผู้ประเมินอิสระ |
| มีการเผยแพร่ในระดับ |
นานาชาติ |
| รูปแบบ Proceeding |
Full paper |
| รูปแบบการนำเสนอ |
Oral |
| เป็นส่วนหนึ่งของวิทยานิพนธ์ |
เป็น |
| ผลงานที่นำเสนอได้รับรางวัล |
ไม่ได้รับรางวัล |
| แนบไฟล์ |
|
| Citation |
0
|
|
|
ข้อมูลการเผยแพร่ผลงาน
การเผยแพร่ในรูปของบทความวารสารทางวิชาการ
English