Abstract
A novel model-based identification of white brain matter in OCT A-scans is proposed. Based on nonlinear energy operators used in the classification of neural activity, candidates for white matter structures are extracted from a baseline-corrected signal. Validation of candidates is done by evaluating the correspondence to a simplified intensity model which is parametrized beforehand. Results for identification of white matter in rat brain in vitro show the capability of the proposed algorithm.
| Originalsprache | Englisch |
|---|---|
| Titel | Bildverarbeitung für die Medizin 2007 |
| Redakteure/-innen | Alexander Horsch, Thomas M. Deserno, Heinz Handels, Hans-Peter Meinzer, Thomas Tolxdorff |
| Seitenumfang | 5 |
| Erscheinungsort | Berlin, Heidelberg |
| Herausgeber (Verlag) | Springer Berlin Heidelberg |
| Erscheinungsdatum | 2007 |
| Seiten | 414-418 |
| ISBN (Print) | 978-3-540-71090-5 |
| ISBN (elektronisch) | 978-3-540-71091-2 |
| DOIs | |
| Publikationsstatus | Veröffentlicht - 2007 |
| Veranstaltung | Workshop on Bildverarbeitung fur die Medizin 2007 - Munich, Deutschland Dauer: 25.03.2007 → 27.03.2007 Konferenznummer: 97564 |
UN SDGs
Dieser Output leistet einen Beitrag zu folgendem(n) Ziel(en) für nachhaltige Entwicklung
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SDG 3 – Gesundheit und Wohlergehen
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SDG 9 – Industrie, Innovation und Infrastruktur
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SDG 10 – Weniger Ungleichheiten
Fingerprint
Untersuchen Sie die Forschungsthemen von „Towards Automated OCT-based Identification of White Brain Matter“. Zusammen bilden sie einen einzigartigen Fingerprint.Zitieren
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