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SELECT Institucion FROM PublicObrasAutoresFil WHERE RefPublicacion = 520157 AND InstitucionPropia = 'S' UNION SELECT Adscripciones.Entidad FROM PublicacionesObras JOIN PublicObrasAutores ON PublicacionesObras.Identificador = PublicObrasAutores.RefPublicacion JOIN Adscripciones ON PublicObrasAutores.NumeroEmpleado = Adscripciones.NumeroEmpleado WHERE (PublicacionesObras.FechaPublicacion BETWEEN Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta OR (PublicacionesObras.FechaPublicacion >= Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta IS NULL)) AND PublicacionesObras.Identificador= 520157

Título del libro: 2010 Annual International Conference Of The Ieee Engineering In Medicine And Biology Society, Embc'10
Título del capítulo: Automatic segmentation of the cerebellum of fetuses on 3D ultrasound images, using a 3D Point Distribution Model

Autores UNAM:
BENJAMIN GUTIERREZ BECKER; FERNANDO ARAMBULA COSIO; MARIO ESTANISLAO GUZMAN HUERTA;

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Autores externos:

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Idioma:
Inglés

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Año de publicación:
2010

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Palabras clave:

3-D ultrasound; Anatomic structures; Automatic segmentations; Biometric parameters; Fetal growth; Gestational age; Inherent safety; Model fitting; Point distribution models; Three-dimensional ultrasound; Tomographic; Ultrasound images; Biometrics; Brain; Computerized tomography; Image quality; Image segmentation; Magnetic resonance imaging; Three dimensional computer graphics; Ultrasonics; Three dimensional

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Resumen:

Analysis of fetal biometric parameters on ultrasound images is widely performed and it is essential to estimate the gestational age, as well as the fetal growth pattern. The use of three dimensional ultrasound (3D US) is preferred over other tomographic modalities such as CT or MRI, due to its inherent safety and availability. However, the image quality of 3D US is not as good as MRI and therefore there is little work on the automatic segmentation of anatomic structures in 3D US of fetal brains. In this work we present preliminary results of the development of a 3D Point Distribution Model (PDM), for automatic segmentation, of the cerebellum in 3D US of the fetal brain. The model is adjusted to a fetal 3D ultrasound, using a genetic algorithm which optimizes a model fitting function. Preliminary results show that the approach reported is able to automatically segment the cerebellum in 3D ultrasounds of fetal brains. © 2010 IEEE.

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Entidades citadas de la UNAM:

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Fuente:


ISBN:
9781424441235
Editorial:

Tipo de producto:
Conference Paper

DOI:
10.1109/IEMBS.2010.5626624