Automatic liver segmentation of Computed Tomography (CT) images is becoming increasingly important. Although there are many publications in this field there is little explanation why certain pre-processing methods were utilised. This paper presents a comparison of the commonly used approach of Hounsfield Units (HU) windowing, histogram equalisation, and a combination of these methods to try to ascertain what are the differences between them and how big the differences are. All experiments were conducted on the LiTS dataset. To achieve comparable and reliable results only one architecture of neural network is used which is U-Net with ResNet34 blocks
Autorzy
- Kamil Kaczor link otwiera się w nowej karcie ,
- Paweł Nadachowski link otwiera się w nowej karcie ,
- Maksymilian Operlejn link otwiera się w nowej karcie ,
- Artur Piastowski link otwiera się w nowej karcie ,
- inż. Marta Zielonka link otwiera się w nowej karcie ,
- dr inż. Jan Cychnerski link otwiera się w nowej karcie ,
- dr inż. Alicja Kwaśniewska
Informacje dodatkowe
- DOI
- Cyfrowy identyfikator dokumentu elektronicznego link otwiera się w nowej karcie 10.1109/hsi55341.2022.9869505
- Kategoria
- Aktywność konferencyjna
- Typ
- publikacja w wydawnictwie zbiorowym recenzowanym (także w materiałach konferencyjnych)
- Język
- angielski
- Rok wydania
- 2022
Źródło danych: MOSTWiedzy.pl - publikacja "Comparison of image pre-processing methods in liver segmentation task" link otwiera się w nowej karcie