Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
Hieronder kan je kiezen welke cookies je wilt inschakelen:
Technische en functionele cookies
Deze cookies zijn essentieel om de website goed te laten functioneren, en laten je toe om bijvoorbeeld in te loggen. Je kan deze cookies niet uitschakelen.
Analytische cookies
Deze cookies verzamelen anonieme informatie over het gebruik van onze website. Op die manier kunnen we de website beter afstemmen op de behoeften van de gebruikers.
Marketingcookies
Deze cookies delen je gedrag op onze website met externe partijen, zodat je op externe platformen relevantere advertenties van Standaard Boekhandel te zien krijgt.
Bedankt voor het vertrouwen het afgelopen jaar! Om jou te bedanken bieden we GRATIS verzending (in België) aan op alles gedurende de hele maand januari.
Afhalen na 1 uur in een winkel met voorraad
In januari gratis thuislevering in België
Ruim aanbod met 7 miljoen producten
Bedankt voor het vertrouwen het afgelopen jaar! Om jou te bedanken bieden we GRATIS verzending (in België) aan op alles gedurende de hele maand januari.
Je kan maximaal 250 producten tegelijk aan je winkelmandje toevoegen. Verwijdere enkele producten uit je winkelmandje, of splits je bestelling op in meerdere bestellingen.
In januari gratis thuislevering in België (via bpost)
Gratis levering in je Standaard Boekhandel
Omschrijving
We present a new method for the segmentation and the detection of human Abdominal Aorta in CT images. Our method is divided into two parts. In the first part we estimate the position and the dimension of the aortic lumen using state-of-the-art object tracking techniques. The second part employs curve fitting methods in order to detect the boundaries of the aortic lumen with accuracy, based on the estimation of the first part. In particular, the proposed method uses the Kalman Filter to track the aortic cross-section in consecutive CT images. The observations needed by the Kalman procedure are extracted with the Circle Hough Transformation, based on the assumption that the morphological structure of the aortic cross-section is approximately a circle. A robust Level Set method is then applied to compensate the approximation error and efficiently estimate the cross-section. The algorithms and the mathematical tools developed during the project prove feasibility for an accurate and reliable method for the segmentation of the abdominal aorta from CT data, that in the future could be used to benefit patients with aortic aneurysms.