ub.xmlui.mirage2.page-structure.muninLogoub.xmlui.mirage2.page-structure.openResearchArchiveLogo
    • EnglishEnglish
    • norsknorsk
  • Velg spraaknorsk 
    • EnglishEnglish
    • norsknorsk
  • Administrasjon/UB
Vis innførsel 
  •   Hjem
  • Fakultet for ingeniørvitenskap og teknologi
  • Institutt for datateknologi og beregningsorienterte ingeniørfag
  • Artikler, rapporter og annet (datateknologi og beregningsorienterte ingeniørfag)
  • Vis innførsel
  •   Hjem
  • Fakultet for ingeniørvitenskap og teknologi
  • Institutt for datateknologi og beregningsorienterte ingeniørfag
  • Artikler, rapporter og annet (datateknologi og beregningsorienterte ingeniørfag)
  • Vis innførsel
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Real-Time Voxel-based 2D to 3D CT Visualisation Framework for Volumetric Capacity Estimation

Permanent lenke
https://hdl.handle.net/10037/31535
DOI
https://doi.org/10.1109/EHB55594.2022.9991516
Thumbnail
Åpne
article.pdf (445.7Kb)
Akseptert manusversjon (PDF)
Dato
2022
Type
Journal article
Tidsskriftartikkel

Forfatter
Schuchter, Arthur; Petrarolo, Giovanni; Grießner, Dominik
Sammendrag
Over the decades medical analyses have grown in importance and practice possibilities. Digital operations like split-image procedures have become an integral part of modern medical practices and are still gaining momentum. Through the application of this technique medical computed tomography (CT) and magnetic resonance imaging scans (MRI) can be converted to three-dimensional bodies. This paper intends to use these generated objects in a process called segmentation. During this procedure, the desired area gets separated from the rest of the body for analysis and calculation of its physical properties. Furthermore, segmentation can be greatly improved through the utilization of algorithms such as U-Net and K-means or features like augmented reality (AR) or virtual reality (VR). The goal of this paper is to provide doctors with a reliable and simple to use program, which greatly aides in the analysis of patients’ data.
Forlag
IEEE
Sitering
A. Schuchter, G. Petrarolo and D. Grießner, "Real-Time Voxel-based 2D to 3D CT Visualisation Framework for Volumetric Capacity Estimation," 2022 E-Health and Bioengineering Conference (EHB), Iasi, Romania, 2022.
Metadata
Vis full innførsel
Samlinger
  • Artikler, rapporter og annet (datateknologi og beregningsorienterte ingeniørfag) [171]
Copyright 2022 The Author(s)

Bla

Bla i hele MuninEnheter og samlingerForfatterlisteTittelDatoBla i denne samlingenForfatterlisteTittelDato
Logg inn

Statistikk

Antall visninger
UiT

Munin bygger på DSpace

UiT Norges Arktiske Universitet
Universitetsbiblioteket
uit.no/ub - munin@ub.uit.no

Tilgjengelighetserklæring