Mandible and skull segmentation in cone beam computed tomography using super-voxels and graph clustering (2019)
- Authors:
- USP affiliated authors: BATISTA NETO, JOÃO DO ESPÍRITO SANTO - ICMC ; LINARES, OSCAR ALONSO CUADROS - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1007/s00371-018-1511-0
- Subjects: COMPUTAÇÃO GRÁFICA; PROCESSAMENTO DE IMAGENS; DIAGNÓSTICO POR COMPUTADOR; ANOMALIA CRANIOFACIAL; TOMOGRAFIA
- Keywords: Cone beam computed tomography; Graph clustering; Super-voxels; Bone segmentation; Mandible; Skull
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título do periódico: Visual Computer
- ISSN: 0178-2789
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 35, n. 10, p. 1461-1474, Oct. 2019
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: green
- Licença: other-oa
-
ABNT
LINARES, Oscar Cuadros et al. Mandible and skull segmentation in cone beam computed tomography using super-voxels and graph clustering. Visual Computer, v. 35, n. 10, p. 1461-1474, 2019Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s00371-018-1511-0. Acesso em: 20 abr. 2024. -
APA
Linares, O. C., Bianchi, J., Raveli, D., Batista Neto, J. do E. S., & Hamann, B. (2019). Mandible and skull segmentation in cone beam computed tomography using super-voxels and graph clustering. Visual Computer, 35( 10), 1461-1474. doi:10.1007/s00371-018-1511-0 -
NLM
Linares OC, Bianchi J, Raveli D, Batista Neto J do ES, Hamann B. Mandible and skull segmentation in cone beam computed tomography using super-voxels and graph clustering [Internet]. Visual Computer. 2019 ; 35( 10): 1461-1474.[citado 2024 abr. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00371-018-1511-0 -
Vancouver
Linares OC, Bianchi J, Raveli D, Batista Neto J do ES, Hamann B. Mandible and skull segmentation in cone beam computed tomography using super-voxels and graph clustering [Internet]. Visual Computer. 2019 ; 35( 10): 1461-1474.[citado 2024 abr. 20 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s00371-018-1511-0 - Segmenting cellular retinal images by optimizing super-pixels, multi-level modularity, and cell boundary representation
- Introducing a low-cost tool for 3D characterization of pitting corrosion in stainless steel
- Automatic image segmentation based on label propagation
- Mandible and Skull Segmentation in Cone Bean Computed Tomography Data
- Segmentação de imagens de alta dimensão por meio de algorítmos de detecção de comunidades e super pixels
- Identificação de ferrugem por meio de imagens aéreas das áreas cultivadas com cana-de açúcar
- Feature selection with equalized salience measures and its application to segmentation
- An adaptive gradient-based boundary detector for MRI images of the brain
- PC-DVD reproduz com qualidade
- Texture extraction capabilities of multi-layer perceptron
Informações sobre o DOI: 10.1007/s00371-018-1511-0 (Fonte: oaDOI API)
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