Unsupervised glioblastoma segmentation based on multiparametric Magnetic Resonance Imaging (MRI)

[EN] Design and evaluation of an automated unsupervised segmentation method for brain tumour, specifically glioblastoma tumour, based on Magnetic Resonance Imaging (MRI). A preprocessing and feature extraction pipeline based on the state of the art techniques for MRI is proposed. Several unsupervise...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Juan Albarracín, Javier
Tipo de recurso: tesis de maestría
Fecha de publicación:2014
País:España
Institución:Universitat Politècnica de València (UPV)
Repositorio:RiuNet. Repositorio Institucional de la Universitat Politécnica de Valéncia
Idioma:inglés
OAI Identifier:oai:riunet.upv.es:10251/51064
Acceso en línea:https://riunet.upv.es/handle/10251/51064
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:Clasificación no supervisada
Segmentación tumor cerebral
Análisis de imagen médica
Unsupervised classification
Brain tumour segmentation
Medical image analisis
FISICA APLICADA
LENGUAJES Y SISTEMAS INFORMATICOS
Máster Universitario en Inteligencia Artificial, Reconocimiento de Formas e Imagen Digital-Màster Universitari en Intel·ligència Artificial, Reconeixement de Formes i Imatge Digital
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description [EN] Design and evaluation of an automated unsupervised segmentation method for brain tumour, specifically glioblastoma tumour, based on Magnetic Resonance Imaging (MRI). A preprocessing and feature extraction pipeline based on the state of the art techniques for MRI is proposed. Several unsupervised classification algorithms are studied and evaluated, considering structured and non structured classification algorithms. An original postprocessing method is designed to automatically identify the pathological classes of a segmentation. The unsupervised method is evaluated with a real public reference dataset, against consolidated supervised approaches.
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