Brain volumes characterization using hierarchical neural networks (Articolo in rivista)

Type

• Prodotto della ricerca (Classe)
• Articolo in rivista (Classe)

Label

• Brain volumes characterization using hierarchical neural networks (Articolo in rivista) (literal)

Anno

• 2003-01-01T00:00:00+01:00 (literal)

Alternative label

• Di Bona S. 1, Niemann H. 2, Pieri G. 3, Salvetti O. 4 (2003)
  Brain volumes characterization using hierarchical neural networks
  in Artificial intelligence in medicine (Print); Elsevier, Amsterdam (Paesi Bassi)
  (literal)

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• Di Bona S. 1, Niemann H. 2, Pieri G. 3, Salvetti O. 4 (literal)

Pagina inizio

• 307 (literal)

Pagina fine

• 322 (literal)

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• 28 (literal)

Rivista

• Artificial intelligence in medicine (Rivista)

Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#note

• n. 3 A0-10 (literal)

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• 3 (literal)

Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#descrizioneSinteticaDelProdotto

• Pubblicazione scientifica (literal)

Note

• ISI Web of Science (WOS) (literal)

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• 1 3 4 CNR-ISTI, 2 UNI ERLANGEN (literal)

Titolo

• Brain volumes characterization using hierarchical neural networks (literal)

Abstract

• Objective knowledge of tissue density distribution in CT/MRI brain datasets can be related to anatomical or neuro-functional regions for assessing pathologic conditions characterised by slight differences. The process of monitoring illness and its treatment could be then improved by a suitable detection of these variations. In this paper, we present an approach for three-dimensional (3D) classification of brain tissue densities based on a hierarchical artificial neural network (ANN) able to classify the single voxels of the examined datasets. The method developed was tested on case studies selected by an expert neuro-radiologist and consisting of both normal and pathological conditions. The results obtained were submitted for validation to a group of physicians and they judged thesystem to be really effective in practical applications. (literal)

Editore

• Elsevier (Editore)

Prodotto di

• Istituto di scienza e tecnologie dell'informazione \"Alessandro Faedo\" (ISTI) (Istituto)
• Elaborazione di segnali e immagini per impieghi diagnostici e interpretazione di immagini multisorgente (ICT.P10.012.001) (Modulo)

Autore CNR

• SERGIO DI BONA (Unità di personale esterno)
• GABRIELE PIERI (Unità di personale esterno)
• OVIDIO SALVETTI (Persona)

Insieme di parole chiave

• Keywords of "Brain volumes characterization using hierarchical neural networks" (Insieme di parole chiave)

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Autore CNR di

• OVIDIO SALVETTI (Persona)
• SERGIO DI BONA (Unità di personale esterno)
• GABRIELE PIERI (Unità di personale esterno)

Prodotto

• Istituto di scienza e tecnologie dell'informazione \"Alessandro Faedo\" (ISTI) (Istituto)
• Elaborazione di segnali e immagini per impieghi diagnostici e interpretazione di immagini multisorgente (ICT.P10.012.001) (Modulo)

Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#rivistaDi

• Artificial intelligence in medicine (Rivista)

Editore di

• Elsevier (Editore)

Insieme di parole chiave di

• Keywords of "Brain volumes characterization using hierarchical neural networks" (Insieme di parole chiave)