uu.seUppsala universitets publikationer
Ändra sökning
Avgränsa sökresultatet
123 1 - 50 av 108
RefereraExporteraLänk till träfflistan
Permanent länk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Träffar per sida
  • 5
  • 10
  • 20
  • 50
  • 100
  • 250
Sortering
  • Standard (Relevans)
  • Författare A-Ö
  • Författare Ö-A
  • Titel A-Ö
  • Titel Ö-A
  • Publikationstyp A-Ö
  • Publikationstyp Ö-A
  • Äldst först
  • Nyast först
  • Skapad (Äldst först)
  • Skapad (Nyast först)
  • Senast uppdaterad (Äldst först)
  • Senast uppdaterad (Nyast först)
  • Disputationsdatum (tidigaste först)
  • Disputationsdatum (senaste först)
  • Standard (Relevans)
  • Författare A-Ö
  • Författare Ö-A
  • Titel A-Ö
  • Titel Ö-A
  • Publikationstyp A-Ö
  • Publikationstyp Ö-A
  • Äldst först
  • Nyast först
  • Skapad (Äldst först)
  • Skapad (Nyast först)
  • Senast uppdaterad (Äldst först)
  • Senast uppdaterad (Nyast först)
  • Disputationsdatum (tidigaste först)
  • Disputationsdatum (senaste först)
Markera
Maxantalet träffar du kan exportera från sökgränssnittet är 250. Vid större uttag använd dig av utsökningar.
  • 1. Adinugroho, Sigit
    et al.
    Vallot, Dorothée
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Geovetenskapliga sektionen, Institutionen för geovetenskaper, Luft-, vatten och landskapslära.
    Westrin, Pontus
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Geovetenskapliga sektionen, Institutionen för geovetenskaper.
    Strand, Robin
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Calving events detection and quantification from time-lapse images in Tunabreen glacier2015Ingår i: Proc. 9th International Conference on Information & Communication Technology and Systems, Piscataway, NJ: IEEE , 2015, s. 61-65Konferensbidrag (Refereegranskat)
  • 2.
    Adler, Jeremy
    et al.
    Uppsala universitet, Science for Life Laboratory, SciLifeLab. Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för medicinsk cellbiologi.
    Sintorn, Ida-Maria
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Strand, Robin
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Parmryd, Ingela
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för medicinsk cellbiologi. Uppsala universitet, Science for Life Laboratory, SciLifeLab.
    Conventional analysis of movement on non-flat surfaces like the plasma membrane makes Brownian motion appear anomalous2019Ingår i: Communications Biology, ISSN 2399-3642, Vol. 2, artikel-id 12Artikel i tidskrift (Refereegranskat)
  • 3.
    Ahlström, Håkan
    et al.
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för kirurgiska vetenskaper, Radiologi.
    Ekström, Simon
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för kirurgiska vetenskaper, Radiologi.
    Sjöholm, Therese
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för kirurgiska vetenskaper, Radiologi.
    Strand, Robin
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för kirurgiska vetenskaper, Radiologi.
    Kullberg, Joel
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för kirurgiska vetenskaper, Radiologi.
    Johansson, E.
    Antaros Med, Molndal, Sweden..
    Hagmar, P.
    Antaros Med, Molndal, Sweden..
    Malmberg, Filip
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för kirurgiska vetenskaper, Radiologi.
    Registration-based automated lesion detection and therapy evaluation of tumors in whole body PET-MR images2017Ingår i: Annals of Oncology, ISSN 0923-7534, E-ISSN 1569-8041, Vol. 28, nr S5, artikel-id 78PArtikel i tidskrift (Övrigt vetenskapligt)
  • 4.
    Asplund, Teo
    et al.
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Luengo, Cris
    Flagship Biosci Inc, Westminster, CO USA.
    Thurley, Matthew
    Lulea Univ Technol, Lulea, Sweden.
    Strand, Robin
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    A New Approach to Mathematical Morphology on One Dimensional Sampled Signals2016Ingår i: IEEE Proceedings, International Conference on Pattern Recognition (ICPR 2016), Cancun, Mexico, 2016, 2016Konferensbidrag (Refereegranskat)
    Abstract [en]

    We present a new approach to approximate continuous-domain mathematical morphology operators. The approach is applicable to irregularly sampled signals. We define a dilation under this new approach, where samples are duplicated and shifted according to the flat, continuous structuring element. We define the erosion by adjunction, and the opening and closing by composition. These new operators will significantly increase precision in image measurements. Experiments show that these operators indeed approximate continuous-domain operators better than the standard operators on sampled one-dimensional signals, and that they may be applied to signals using structuring elements smaller than the distance between samples. We also show that we can apply the operators to scan lines of a two-dimensional image to filter horizontal and vertical linear structures.

  • 5.
    Asplund, Teo
    et al.
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Luengo Hendriks, Cris L.
    Flagship Biosciences Inc, Colorado, USA..
    Thurley, Matthew J.
    Luleå tekniska universitet.
    Strand, Robin
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för kirurgiska vetenskaper, Radiologi.
    Adaptive Mathematical Morphology on Irregularly Sampled Signals in Two DimensionsManuskript (preprint) (Övrigt vetenskapligt)
  • 6.
    Asplund, Teo
    et al.
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Luengo Hendriks, Cris L.
    Flagship Biosciences Inc, Colorado, USA..
    Thurley, Matthew J.
    Strand, Robin
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för kirurgiska vetenskaper, Radiologi.
    Estimating the Gradient for Images with Missing Samples Using Elliptical Structuring ElementsIngår i: Artikel i tidskrift (Refereegranskat)
  • 7.
    Asplund, Teo
    et al.
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Luengo Hendriks, Cris L.
    Thurley, Matthew J.
    Strand, Robin
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Mathematical morphology on irregularly sampled data in one dimension2017Ingår i: Mathematical Morphology - Theory and Applications, ISSN 2353-3390, Vol. 2, nr 1, s. 1-24Artikel i tidskrift (Refereegranskat)
  • 8.
    Asplund, Teo
    et al.
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Serna, Andrés
    Terra3D.
    Marcotegui, Beatriz
    MINES ParisTech, PSL Research University, CMM - Centre for Mathematical Morphology.
    Strand, Robin
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för kirurgiska vetenskaper, Radiologi.
    Luengo Hendriks, Cris L.
    Flagship Biosciences Inc..
    Mathematical Morphology on Irregularly Sampled Data Applied to Segmentation of 3D Point Clouds of Urban Scenes2019Ingår i: International Symposium on Mathematical Morphology and Its Applications to Signal and Image Processing, 2019Konferensbidrag (Refereegranskat)
    Abstract [en]

    This paper proposes an extension of mathematical morphology on irregularly sampled signals to 3D point clouds. The proposed method is applied to the segmentation of urban scenes to show its applicability to the analysis of point cloud data. Applying the proposed operators has the desirable side-effect of homogenizing signals that are sampled heterogeneously. In experiments we show that the proposed segmentation algorithm yields good results on the Paris-rue-Madame database and is robust in terms of sampling density, i.e. yielding similar labelings for more sparse samplings of the same scene.

  • 9.
    Benedek, Nagy
    et al.
    University of Debrecen, Department of Computer Science, Debrecen Hungary .
    Strand, Robin
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Normand, Nicolas
    Universit ́ de Nantes, IRCCyN UMR CNRS 6597, Nantes, France.
    A Weight Sequence Distance Function2013Ingår i: : Mathematical Morphology and Its Applications to Signal and Image Processing / [ed] Cris L. Luengo Hendriks, Gunilla Borgefors, Robin Strand, Springer Berlin/Heidelberg, 2013, s. 292-301Konferensbidrag (Refereegranskat)
    Abstract [en]

    In this paper, a family of weighted neighborhood sequence distance functions defined on the square grid is presented. With this distance function, the allowed weight between any two adjacent pixels along a path is given by a weight sequence. We build on our previous results, where only two or three unique weights are considered, and present a framework that allows any number of weights. We show that the rotational dependency can be very low when as few as three or four unique weights are used. An algorithm for computing the distance transform (DT) that can be used for image processing applications is also presented.

  • 10.
    Bengtsson, Ewert
    et al.
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Centrum för bildanalys. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Datoriserad bildanalys.
    Norell, Kristin
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Centrum för bildanalys.
    Nyström, Ingela
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Centrum för bildanalys.
    Strand, Robin
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Centrum för bildanalys.
    Wadelius, Lena
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Centrum för bildanalys.
    Annual Report 20072008Rapport (Övrig (populärvetenskap, debatt, mm))
  • 11.
    Bianchi, Kevin
    et al.
    ISIT UMR6284 CNRS, Univ. d’Auvergne BP10448, F-63000 Clermont-Ferrand.
    Vacavant, Antoine
    ISIT UMR6284 CNRS, Univ. d’Auvergne BP10448, F-63000 Clermont-Ferrand.
    Strand, Robin
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Terve, Pierre
    KEOSYS Company 1, impasse Auguste Fresnel, F 44815 Saint Herblain.
    Sarry, Laurent
    ISIT UMR6284 CNRS, Univ. d’Auvergne BP10448, F-63000 Clermont-Ferrand.
    Dual B-spline Snake for Interactive Myocardial Segmentation2013Konferensbidrag (Refereegranskat)
    Abstract [en]

    This paper presents a novel interactive segmentation formalism based on two coupledB-Spline snake models to efficiently and simultaneously extract myocardial walls fromshort-axis magnetic resonance images. The main added value of this model is interactionas it is possible to quickly and intuitively correct the result in complex cases withoutrestarting the whole segmentation working flow. During this process, energies computedfrom the images guide the user to the best position of the model.

  • 12.
    Borgefors, Gunilla
    et al.
    Uppsala universitet, Fakultetsövergripande enheter, Centrum för bildanalys. Uppsala universitet, Fakultetsövergripande enheter, Centrum för bildanalys. Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Datoriserad bildanalys.
    Nyström, Ingela
    Uppsala universitet, Fakultetsövergripande enheter, Centrum för bildanalys. Uppsala universitet, Fakultetsövergripande enheter, Centrum för bildanalys. Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Datoriserad bildanalys.
    Sintorn, Ida-Maria
    Uppsala universitet, Fakultetsövergripande enheter, Centrum för bildanalys. Uppsala universitet, Fakultetsövergripande enheter, Centrum för bildanalys. Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Datoriserad bildanalys.
    Strand, Robin
    Uppsala universitet, Fakultetsövergripande enheter, Centrum för bildanalys. Uppsala universitet, Fakultetsövergripande enheter, Centrum för bildanalys. Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Datoriserad bildanalys.
    Wadelius, Lena
    Uppsala universitet, Fakultetsövergripande enheter, Centrum för bildanalys. Uppsala universitet, Fakultetsövergripande enheter, Centrum för bildanalys. Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Datoriserad bildanalys.
    Centre for Image Analysis Annual Report 20032004Rapport (Övrig (populärvetenskap, debatt, mm))
  • 13.
    Borgefors, Gunilla
    et al.
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Centrum för bildanalys. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Datoriserad bildanalys.
    Strand, Robin
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Centrum för bildanalys.
    An Approximation of the Maximal Inscribed Convex Set of a Digital Obj2005Ingår i: In F. Roli and S. Vitulano, editors, Proceedings of 13th International Conference on Image Analysis and Processing (ICIAP'05), 2005, s. 438-445Konferensbidrag (Refereegranskat)
    Abstract [en]

    In several application projects we have discovered the need of computing the maximal inscribed convex set of a digital shape. Here we present an algorithm for computing a reasonable approximation of this set, that can be used in both 2D and 3D. The main idea is to iteratively identify the deepest concavity and then remove it by cutting off as little as possible of the shape. We show results using both synthetic and real examples.

  • 14. Brunner, David
    et al.
    Strand, Robin
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Centrum för bildanalys. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Datoriserad bildanalys.
    A High-Perpormance Parallel Thinning Approach Using a Non-Cubic Grid Structure.2006Rapport (Övrigt vetenskapligt)
    Abstract [en]

    In the past years the so-called body-centered cubic grid (bcc) has been examined and proved to be superior over Cartesian lattices for certain applications. Our work deals with parallel thinning on these bcc grids. We introduce conditions which are sufficient for retaining topology and suggest additional conditions to influence the shape of the resulting skeleton. We further developed an algorithm to extract curve skeletons out of 3d objects in parallel which we also present here.

    We show in our results that the developed thinning approach on bcc grids is extremely efficient.

  • 15. Ciesielski, Krzysztof Chris
    et al.
    Strand, Robin
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion. Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för radiologi, onkologi och strålningsvetenskap, Enheten för radiologi.
    Malmberg, Filip
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion. Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för radiologi, onkologi och strålningsvetenskap, Enheten för radiologi.
    Saha, Punam K.
    Efficient algorithm for finding the exact minimum barrier distance2014Ingår i: Computer Vision and Image Understanding, ISSN 1077-3142, E-ISSN 1090-235X, Vol. 123, s. 53-64Artikel i tidskrift (Refereegranskat)
  • 16.
    Clement, Alice M.
    et al.
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Biologiska sektionen, Institutionen för organismbiologi, Evolution och utvecklingsbiologi.
    Nysjö, Johan
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Strand, Robin
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Ahlberg, Per E.
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Biologiska sektionen, Institutionen för organismbiologi, Evolution och utvecklingsbiologi.
    Brain – Endocast relationship in the Australian lungfish, Neoceratodus forsteri, elucidated from tomographic data (Sarcopterygii: Dipnoi)2015Ingår i: PLoS ONE, ISSN 1932-6203, E-ISSN 1932-6203, Vol. 10, nr 10, artikel-id e0141277Artikel i tidskrift (Refereegranskat)
    Abstract [en]

    Although the brains of the three extant lungfish genera have been previously described, the spatial relationship between the brain and the neurocranium has never before been fully described nor quantified. Through the application of virtual microtomography (mu CT) and 3D rendering software, we describe aspects of the gross anatomy of the brain and labyrinth region in the Australian lungfish, Neoceratodus forsteri and compare this to previous accounts. Unexpected characters in this specimen include short olfactory peduncles connecting the olfactory bulbs to the telencephalon, and an oblong telencephalon. Furthermore, we illustrate the endocast (the mould of the internal space of the neurocranial cavity) of Neoceratodus, also describing and quantifying the brain-endocast relationship in a lungfish for the first time. Overall, the brain of the Australian lungfish closely matches the size and shape of the endocast cavity housing it, filling more than four fifths of the total volume. The forebrain and labyrinth regions of the brain correspond very well to the endocast morphology, while the midbrain and hindbrain do not fit so closely. Our results cast light on the gross neural and endocast anatomy in lungfishes, and are likely to have particular significance for palaeoneurologists studying fossil taxa.

  • 17.
    Dhara, Ashis Kumar
    et al.
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Arids, Erik
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för kirurgiska vetenskaper, Radiologi.
    Fahlström, Markus
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för kirurgiska vetenskaper, Radiologi.
    Wikström, Johan
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för kirurgiska vetenskaper, Radiologi.
    Larsson, Elna-Marie
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för kirurgiska vetenskaper, Radiologi.
    Strand, Robin
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Interactive segmentation of glioblastoma for post-surgical treatment follow-up2018Ingår i: Proc. 24th International Conference on Pattern Recognition, IEEE, 2018, s. 1199-1204Konferensbidrag (Refereegranskat)
  • 18.
    Dhara, Ashis Kumar
    et al.
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Ayyalasomayajula, Kalyan Ram
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Arvids, Erik
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för kirurgiska vetenskaper, Radiologi.
    Fahlström, Markus
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för kirurgiska vetenskaper, Radiologi.
    Wikström, Johan
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för kirurgiska vetenskaper, Radiologi.
    Larsson, Elna-Marie
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för kirurgiska vetenskaper, Radiologi.
    Strand, Robin
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Segmentation of Post-operative Glioblastoma in MRI by U-Net with Patient-specific Interactive Refinement2018Ingår i: Proceedings, Brain Lesion (BrainLes) workshop, 2018Konferensbidrag (Refereegranskat)
    Abstract [en]

    Accurate volumetric change estimation of glioblastoma is very important for post-surgical treatment follow-up. In this paper, an interactive segmentation method was developed and evaluated with the aim to guide volumetric estimation of glioblastoma. U-Net based fully convolutional network is used for initial segmentation of glioblastoma from post contrast MR images. The max flow algorithm is applied on the probability map of U-Net to update the initial segmentation and the result is displayed to the user for interactive refinement. Network update is performed based on the corrected contour by considering patient specific learning to deal with large context variations among dierent images. The proposed method is evaluated on a clinical MR image databas eof 15 glioblastoma patients with longitudinal scan data. The experimental results depict an improvement of segmentation performance due to patient specific fine-tuning. The proposed method is computationally fast and efficient as compared to state-of-the-art interactive segmentation tools. This tool could be useful for post-surgical treatment follow-upwith minimal user intervention.

  • 19. Etterlin, P. E.
    et al.
    Ekman, S.
    Strand, Robin
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Olstad, K.
    Ley, C. J.
    Osteochondrosis, Synovial Fossae, and Articular Indentations in the Talus and Distal Tibia of Growing Domestic Pigs and Wild Boars2017Ingår i: Veterinary pathology, ISSN 0300-9858, E-ISSN 1544-2217, Vol. 54, nr 3, s. 445-456Artikel i tidskrift (Refereegranskat)
  • 20. Fouard, Céline
    et al.
    Strand, Robin
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Centrum för bildanalys. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Datoriserad bildanalys.
    Weighted Distance Expression in Modules2006Ingår i: Proceedings SSBA'06 Symposium on Image Analysis, 2006Konferensbidrag (Övrigt vetenskapligt)
    Abstract [en]

    This paper presents the different properties of weighted distance and generalizes them to a global framework: modules. This allows to use weighted distance on unusal grids.

  • 21. Fouard, Céline
    et al.
    Strand, Robin
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Centrum för bildanalys. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Datoriserad bildanalys.
    Weighted Distance Transforms Generalized To Modules and Their Computation on Point Lattices.2006Rapport (Övrig (populärvetenskap, debatt, mm))
  • 22.
    Fouard, Céline
    et al.
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Centrum för bildanalys. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Datoriserad bildanalys.
    Strand, Robin
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Centrum för bildanalys. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Datoriserad bildanalys.
    Borgefors, Gunilla
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Centrum för bildanalys. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Datoriserad bildanalys.
    Weighted distance transforms generalized to modules and their computation on point lattices2007Ingår i: Pattern Recognition, ISSN 0031-3203, E-ISSN 1873-5142, Vol. 40, nr 9, s. 2453-2474Artikel i tidskrift (Refereegranskat)
    Abstract [en]

    This paper presents the generalization of weighted distances to modules and their computation through the chamfer algorithm on general point lattices. The first part is dedicated to formalization of definitions and properties (distance, metric, norm) of weighted distances on modules. It resumes tools found in literature to express the weighted distance of any point of a module and to compute optimal weights in the general case to get rotation invariant distances. The second part of this paper proves that, for any point lattice, the sequential two-scan chamfer algorithm produces correct distance maps. Finally, the definitions and computation of weighted distances are applied to the face-centered cubic (FCC) and body-centered cubic (BCC) grids.

  • 23.
    Guglielmo, P.
    et al.
    Univ Milano Bicocca, Milan, Italy.
    Sjöholm, Therese
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för kirurgiska vetenskaper, Radiologi.
    Enblad, Gunilla
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för immunologi, genetik och patologi, Experimentell och klinisk onkologi.
    Strand, Robin
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för kirurgiska vetenskaper, Radiologi.
    Kullberg, Joel
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för kirurgiska vetenskaper, Radiologi.
    Malberg, Filip
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för kirurgiska vetenskaper, Radiologi.
    Ahlström, Håkan
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för kirurgiska vetenskaper, Radiologi.
    Imiomics Using Whole-body FDG PET/MR in Staging and Treatment Response Evaluation of Non-Hodgkin Lymphoma Patients Treated With CAR-T Cells2018Ingår i: European Journal of Nuclear Medicine and Molecular Imaging, ISSN 1619-7070, E-ISSN 1619-7089, Vol. 45, s. S37-S38Artikel i tidskrift (Övrigt vetenskapligt)
  • 24.
    Gustavson, Stefan
    et al.
    Department of Science and Technology, Linköping University.
    Strand, Robin
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Centrum för bildanalys. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Anti-aliased Euclidean distance transform2011Ingår i: Pattern Recognition Letters, ISSN 0167-8655, E-ISSN 1872-7344, Vol. 32, nr 2, s. 252-257Artikel i tidskrift (Refereegranskat)
    Abstract [en]

    We present a modified distance measure for use with distance transforms of anti-aliased, area sampled grayscale images of arbitrary binary contours. The modified measure can be used in any vector-propagation Euclidean distance transform. Our test implementation in the traditional SSED8 algorithm shows a considerable improvement in accuracy and homogeneity of the distance field compared to a traditional binary image transform. At the expense of a 10× slowdown for a particular image resolution, we achieve an accuracy comparable to a binary transform on a supersampled image with 16 × 16 higher resolution, which would require 256 times more computations and memory.

  • 25.
    Issac Niwas, Swamidoss
    et al.
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Kårsnäs, Andreas
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Uhlmann, Virginie
    Imaging Platform, Broad Institute of Harvard and MIT, Cambridge, Massachusetts MA, USA and Biomedical Imaging Group, École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL), Switzerland.
    Palanisamy, P.
    Dept. of Electronics and Communication Engineering (ECE), National Institute of Technology (NIT), Tiruchirappalli, India.
    Kampf, Caroline
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för immunologi, genetik och patologi, Molekylär och morfologisk patologi.
    Simonsson, Martin
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion. Uppsala universitet, Science for Life Laboratory, SciLifeLab.
    Wählby, Carolina
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion. Uppsala universitet, Science for Life Laboratory, SciLifeLab.
    Strand, Robin
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Automated classification of immunostaining patterns in breast tissue from the Human Protein Atlas2012Ingår i: Histopathology Image Analysis (HIMA): a MICCAI 2012 workshop, 2012Konferensbidrag (Refereegranskat)
    Abstract [en]

    Background:

    The Human Protein Atlas (HPA) is an effort to map the location of all human proteins (http://www.proteinatlas.org/ ). It contains a large number of histological images of sections from human tissue. Tissue micro arrays are imaged by a slide scanning microscope, and each image represents a thin slice of a tissue core with a dark brown antibody specific stain and a blue counter stain. When generating antibodies for protein profiling of the human proteome, an important step in the quality control is to compare staining patterns of different antibodies directed towards the same protein. This comparison is an ultimate control that the antibody recognizes the right protein. In this paper, we propose and evaluate different approaches for classifying sub-cellular antibody staining patterns in breast tissue samples.

    Methods and Material:

    The proposed methods include the computation of various features including gray level co-occurrence matrix (GLCM) features, complex wavelet co-occurrence matrix (CWCM) features and WND-CHARM-inspired features. The extracted features are used into two different multivariate classifiers (SVM and LDA classifier). Before extracting features, we use color deconvolution to separate different tissue components, such as the brownly stained positive regions and the blue cellular regions, in the immuno-stained TMA images of breast tissue.

    Results:

    Good results have been obtained by using the combinations of GLCM and wavelets and texture features, edge features, histograms, transforms, etc. (WND-CHARM). The proposed complex wavelet features and the WND-CHARM features have accuracy similar to that of a human expert.

    Conclusions:

    Both human experts and the proposed automated methods have difficulties discriminating between nuclear and cytoplasmic staining patterns. This is to a large extent due to mixed staining of nucleus and cytoplasm. Methods for quantification of staining patterns in histopathology have many applications, ranging from antibody quality control to tumour grading.

  • 26.
    Issac Niwas, Swamidoss
    et al.
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Kårsnäs, Andreas
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Uhlmann, Virginie
    Imaging Platform, Broad Institute of Harvard and MIT, Cambridge, Massachusetts MA, USA and Biomedical Imaging Group, École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL), Switzerland.
    Ponnusamy, Palanisamy
    Dept. of Electronics and Communication Engineering (ECE), National Institute of Technology (NIT), Tiruchirappalli, India.
    Kampf, Caroline
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för genetik och patologi, Molekylär och morfologisk patologi.
    Simonsson, Martin
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Wählby, Carolina
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Science for Life Laboratory, SciLifeLab. Broad Institute of Harvard and Massachusetts Institute Technology (MIT), Cambridge, Massachusetts, MA, USA, .
    Strand, Robin
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Automated classification of immunostaining patterns in breast tissue from the Human Protein Atlas2013Ingår i: Journal of Pathology Informatics, ISSN 2229-5089, E-ISSN 2153-3539, Vol. 4, nr 14Artikel i tidskrift (Refereegranskat)
    Abstract [en]

    Background:

    The Human Protein Atlas (HPA) is an effort to map the location of all human proteins (http://www.proteinatlas.org/). It contains a large number of histological images of sections from human tissue. Tissue micro arrays (TMA) are imaged by a slide scanning microscope, and each image represents a thin slice of a tissue core with a dark brown antibody specific stain and a blue counter stain. When generating antibodies for protein profiling of the human proteome, an important step in the quality control is to compare staining patterns of different antibodies directed towards the same protein. This comparison is an ultimate control that the antibody recognizes the right protein. In this paper, we propose and evaluate different approaches for classifying sub-cellular antibody staining patterns in breast tissue samples.

    Materials and Methods:

    The proposed methods include the computation of various features including gray level co-occurrence matrix (GLCM) features, complex wavelet co-occurrence matrix (CWCM) features, and weighted neighbor distance using compound hierarchy of algorithms representing morphology (WND-CHARM)-inspired features. The extracted features are used into two different multivariate classifiers (support vector machine (SVM) and linear discriminant analysis (LDA) classifier). Before extracting features, we use color deconvolution to separate different tissue components, such as the brownly stained positive regions and the blue cellular regions, in the immuno-stained TMA images of breast tissue.

    Results:

    We present classification results based on combinations of feature measurements. The proposed complex wavelet features and the WND-CHARM features have accuracy similar to that of a human expert.

    Conclusions:

    Both human experts and the proposed automated methods have difficulties discriminating between nuclear and cytoplasmic staining patterns. This is to a large extent due to mixed staining of nucleus and cytoplasm. Methods for quantification of staining patterns in histopathology have many applications, ranging from antibody quality control to tumor grading.

  • 27.
    Kullberg, Joel
    et al.
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för kirurgiska vetenskaper, Radiologi. Antaros Med, BioVenture Hub, Molndal, Sweden.
    Hedström, Anders
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för kirurgiska vetenskaper, Radiologi. Antaros Med, BioVenture Hub, Molndal, Sweden.
    Brandberg, John
    Sahlgrens Univ Hosp, Dept Radiol, Gothenburg, Sweden.
    Strand, Robin
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för kirurgiska vetenskaper, Radiologi.
    Johansson, Lars E
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för kirurgiska vetenskaper, Radiologi. Antaros Med, BioVenture Hub, Molndal, Sweden.
    Bergström, Göran
    Univ Gothenburg, Sahlgrenska Acad, Inst Med, Gothenburg, Sweden.
    Ahlström, Håkan
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för kirurgiska vetenskaper, Radiologi. Antaros Med, BioVenture Hub, Molndal, Sweden.
    Automated analysis of liver fat, muscle and adipose tissue distribution from CT suitable for large-scale studies.2017Ingår i: Scientific Reports, ISSN 2045-2322, E-ISSN 2045-2322, Vol. 7, artikel-id 10425Artikel i tidskrift (Refereegranskat)
    Abstract [en]

    Computed Tomography (CT) allows detailed studies of body composition and its association with metabolic and cardiovascular disease. The purpose of this work was to develop and validate automated and manual image processing techniques for detailed and efficient analysis of body composition from CT data. The study comprised 107 subjects examined in the Swedish CArdioPulmonary BioImage Study (SCAPIS) using a 3-slice CT protocol covering liver, abdomen, and thighs. Algorithms were developed for automated assessment of liver attenuation, visceral (VAT) and subcutaneous (SAT) abdominal adipose tissue, thigh muscles, subcutaneous, subfascial (SFAT) and intermuscular adipose tissue. These were validated using manual reference measurements. SFAT was studied in selected subjects were the fascia lata could be visually identified (approx. 5%). In addition, precision of manual measurements of intra- (IPAT) and retroperitoneal adipose tissue (RPAT) and deep- and superficial SAT was evaluated using repeated measurements. Automated measurements correlated strongly to manual reference measurements. The SFAT depot showed the weakest correlation (r = 0.744). Automated VAT and SAT measurements were slightly, but significantly overestimated (≤4.6%, p ≤ 0.001). Manual segmentation of abdominal sub-depots showed high repeatability (CV ≤ 8.1%, r ≥ 0.930). We conclude that the low dose CT-scanning and automated analysis makes the setup suitable for large-scale studies.

  • 28.
    Kårsnäs, Andreas
    et al.
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Strand, Robin
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Multimodal histological image registration using locally rigid transforms2015Ingår i: Proc. Interactive Medical Image Computing Workshop, 2015Konferensbidrag (Refereegranskat)
    Abstract [en]

    Evaluating multimodal histological images is an important task within cancer diagnosis. Using aligned consecutive sections is still the most straight-forward approach for combining multimodal data.

    To overcome the difficulties in aligning the sections, we present an interactive registration approach and show its usage for aligning TMA core images from consecutive sections stained for different biomarkers. In order to reduce distortion of local structures, a global deformable transform is approximated with locally more or less rigid transformations. This gives a trade-off between registration quality and distortion of local structures. The method divides the registration in an offline (global registration) and online step, where the local approximation is done in real-time within current field of view. This approach gives the viewer the ability to quickly adjust the rigidity from a deformable, well-aligned transformation to a rigid where structures "look right''.

  • 29.
    Kårsnäs, Andreas
    et al.
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Strand, Robin
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Multimodal histological image registration using locally rigid transforms2014Ingår i: IEEE Transactions on Biomedical Engineering, ISSN 0018-9294, E-ISSN 1558-2531Artikel i tidskrift (Övrigt vetenskapligt)
    Abstract [en]

    Evaluating multimodal histological images is animportant task within cancer diagnosis and research. Newmethods are currently under development, such as multiplexingand destaining/restaining protocols, but comparing data fromconsecutive monomodal sections is still the most common methodfor acquiring multimodal data. To allow for comparison of con-secutive sections, registration of the sections is needed. Becauseof the spatial distance between the sections as well as non-uniform deformations, due to mechanical and chemical stressduring handling and staining, this is not a trivial task. Inthis paper, we confirm that deformable transforms outperformlinear transforms when it comes to registration quality. However,large deformations can result in a poor viewing experience forthe pathologist when evaluating the slides, as local structuresare distorted and may look unnatural. The deformations alsoaffect measurements made on the deformed image. We presenta method for locally approximating the global deformabletransform with a rigid transform, and we introduce a gradeof rigidity term that enables a trade-off between registrationquality and measurement distortion. We use a strategy of dividingthe registration in an offline and online step, which gives usthe possibility to perform the approximation in real-time. Thisability offers the viewer with the possibility to quickly switchbetween a view that has optimal registration and a view wheremeasurements are not distorted and where structures ”lookright”. To facilitate further research within the subject, wepresent a registration tool that provides an intuitive interfacefor making comparisons between global deformable transformsand locally rigid approximations with varying degree of rigidity.

  • 30.
    Kårsnäs, Andreas
    et al.
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Strand, Robin
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Doré, Johan
    Ebstrup, Thomas
    Lippert, Michael
    Bjerrum, Kim
    A histopathological tool for quantification of biomarkers with sub-cellular resolution2015Ingår i: Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering: Imaging & Visualization, ISSN 2168-1163, Vol. 3, nr 1, s. 25-46Artikel i tidskrift (Refereegranskat)
  • 31.
    Kårsnäs, Andreas
    et al.
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Strand, Robin
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Saha, Punam K.
    Department of Electrical and Computer Engineering and the Department of Radiology, The University of Iowa, Iowa City, IA 52242 USA.
    The Vectorial Minimum Barrier Distance2012Ingår i: International Conference on Pattern Recognition, ISSN 1051-4651, s. 792-795Artikel i tidskrift (Refereegranskat)
    Abstract [en]

    We introduce the vectorial Minimum Barrier Distance (MBD), a method for computing a gray-weighted distance transform while also incorporating information from vectorial data. Compared to other similar tools that use vectorial data, the proposed method requires no training and does not assume having only one background class. We describe a region growing algorithm for computing the vectorial MBD efficiently.

    The method is evaluated on two types of multi-channel images: color images and textural features. Different path-cost functions for calculating the multi-dimensional path-cost distance are also compared.

    The results show that by combining multi-channel images into vectorial information the performance ofthe vectorial MBD segmentation is improved compared to when one channel is used. This implies that the method can be a good way of incorporating multi-channel information in interactive segmentation.

  • 32.
    Lind, Lars
    et al.
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för medicinska vetenskaper, Klinisk epidemiologi.
    Kullberg, Joel
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för kirurgiska vetenskaper, Radiologi. Antaros Medical, BioVenture Hub, Mölndal, Sweden.
    Ahlström, Håkan
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för kirurgiska vetenskaper, Radiologi. Antaros Medical, BioVenture Hub, Mölndal, Sweden.
    Michaëlsson, Karl
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för kirurgiska vetenskaper, Ortopedi.
    Strand, Robin
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för kirurgiska vetenskaper, Radiologi.
    Proof of principle study of a detailed whole-body image analysis technique, "Imiomics", regarding adipose and lean tissue distribution2019Ingår i: Scientific Reports, ISSN 2045-2322, E-ISSN 2045-2322, Vol. 9, artikel-id 7388Artikel i tidskrift (Refereegranskat)
    Abstract [en]

    This "proof-of-principle" study evaluates if the recently presented "Imiomics" technique could visualize how fat and lean tissue mass are associated with local tissue volume and fat content at high/unprecedented resolution. A whole-body quantitative water-fat MRI scan was performed in 159 men and 167 women aged 50 in the population-based POEM study. Total fat and lean mass were measured by DXA. Fat content was measured by the water-fat MRI. Fat mass and distribution measures were associated to the detailed differences in tissue volume and fat concentration throughout the body using Imiomics. Fat mass was positively correlated (r > 0.50, p < 0.05) with tissue volume in all subcutaneous areas of the body, as well as volumes of the liver, intraperitoneal fat, retroperitoneal fat and perirenal fat, but negatively to lung volume. Fat mass correlated positively with volumes of paravertebral muscles, and muscles in the ventral part of the thigh and lower limb. Fat mass was distinctly correlated with the fat content in subcutaneous adipose tissue at the trunk. Lean mass was positively related to the large skeletal muscles and the skeleton. The present study indicates the Imiomics technique to be suitable for studies of fat and lean tissue distribution, and feasible for large scale studies.

  • 33.
    Lind, Lars
    et al.
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för medicinska vetenskaper, Klinisk epidemiologi.
    Strand, Robin
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för kirurgiska vetenskaper, Radiologi.
    Michaëlsson, Karl
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för kirurgiska vetenskaper, Ortopedi.
    Kullberg, Joel
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för kirurgiska vetenskaper, Radiologi. Antaros Med AB, BioVenture Hub, Mölndal, Sweden.
    Ahlström, Håkan
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för kirurgiska vetenskaper, Radiologi. Antaros Med AB, BioVenture Hub, Mölndal, Sweden.
    Relationship between endothelium-dependent vasodilation and fat distribution using the new "imiomics" image analysis technique2019Ingår i: NMCD. Nutrition Metabolism and Cardiovascular Diseases, ISSN 0939-4753, E-ISSN 1590-3729, Vol. 29, nr 10, s. 1077-1086Artikel i tidskrift (Refereegranskat)
    Abstract [en]

    Background and aims: We investigated how vasoreactivity in the brachial artery and the forearm resistance vessels were related to fat distribution and tissue volume, using both traditional imaging analysis and a new technique, called “Imiomics”, whereby vasoreactivity was related to each of the >2M 3D image elements included in the whole-body magnetic resonance imaging (MRI).

    Methods and results: In 326 subjects in the Prospective investigation of Obesity, Energy and Metabolism (POEM) study (all aged 50 years), endothelium-dependent vasodilation was measured by acetylcholine infusion in the brachial artery (EDV) and flow-mediated vasodilation (FMD). Fat distribution was evaluated by dual-energy X-ray absorptiometry (DXA) and magnetic resonance imaging (MRI). EDV, but not FMD, was significantly related to total fat mass, liver fat, subcutaneous (SAT) and visceral (VAT) adipose tissue in a negative fashion in women, but not in men. Using Imiomics, an inverse relationship was seen between EDV and a local tissue volume of SAT in both the upper part of the body, as well as the gluteo-femoral part and the medial parts of the legs in women. Also the size of the liver, heart and VAT was inversely related to EDV. In men, less pronounced relationships were seen. FMD was also significantly related to local tissue volume of upper-body SAT and liver fat in women, but less so in men.

    Conclusion: EDV, and to a lesser degree also FMD, were related to liver fat, SAT and VAT in women, but less so in men. Imiomics both confirmed findings from traditional methods and resulted in new, more detailed results.

  • 34. Linh, Troung Kieu
    et al.
    Imiya, Atsushi
    Strand, Robin
    Uppsala universitet, Fakultetsövergripande enheter, Centrum för bildanalys. Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Datoriserad bildanalys.
    Borgefors, Gunilla
    Uppsala universitet, Fakultetsövergripande enheter, Centrum för bildanalys. Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Datoriserad bildanalys.
    Supercover of Non-square and Non-cubic Grids2004Ingår i: Proc. 10th International Workshop on Combinatorial Image Analysis (IWCIA 2004): Auckland, New Zealand, Dec. 2004, 2004, s. 88-97Konferensbidrag (Refereegranskat)
    Abstract [en]

    We define algebraic discrete geometry of hexagonal- and rhombic-dodecahedral- grids on a plane in a space, respectively. Since, a hexagon and a rhombic-dodecahedron are elements for tilling on a plane and in a space, respectively, a hexagon and a rhombic-dodecahedron are suitable as elements of discrete objects on a plane and in a space, respectively. For the description of linear objects in a discrete space, algebraic discrete geometry provides a unified treatment employing double Diophantus equations. In this paper, we introduce supercove for the hexagonal- and rhombic-dodecahedral- grid-systems on a plane and in a space, respectively.

  • 35.
    Linner, Elisabeth
    et al.
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Strand, Robin
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Comparison of Restoration Quality on Square and Hexagonal Grids using Normalized Convolution2012Ingår i: Proceedings of the 21st International Conference on Pattern Recognition (ICPR), 2012Konferensbidrag (Refereegranskat)
    Abstract [en]

    Normalized convolution can be used to restore information that has been lost from an image, such as dead pixels, using the remaining information, and ignoring the incorrect pixels. It is known that the representation quality of an image consisting of a given number of pixels depends on how these pixels are distributed. In this paper, we investigate whether the ability to restore information using normalized convolution is affected by the sampling grid of the image. We compare square and hexagonal grids, and find that, in general, more pixels can be restored in hexagonal grids.

  • 36.
    Linnér, Elisabeth
    et al.
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Strand, Robin
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    A Graph-Based Implementation of the Anti-Aliased Euclidean Distance Transform2014Ingår i: Proceedings 22nd International Conference on Pattern Recognition (ICPR), 2014, 2014, s. 1025-1030Konferensbidrag (Refereegranskat)
    Abstract [en]

    With this paper, we present an algorithm for the anti-aliased Euclidean distance transform, based on wave front propagation, that can easily be extended to images of arbitrary dimensionality and sampling lattices. We investigate the behavior and weaknesses of the algorithm, applied to synthetic two-dimensional area-sampled images, and suggest an enhancement to the original method, with complexity proportional to the number of edge elements, that may reduce the amount and relative magnitude of the errors in the transformed image by as much as a factor of 10.

  • 37.
    Linnér, Elisabeth
    et al.
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Strand, Robin
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Aliasing Properties of Voxels in Three-Dimensional Sampling Lattices2012Ingår i: Large Scale Scientific Computing, 2012, s. 507-514Konferensbidrag (Refereegranskat)
  • 38.
    Linnér, Elisabeth
    et al.
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Strand, Robin
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Anti-Aliased Euclidean Distance Transform on 3D Sampling Lattices2014Ingår i: Discrete Geometry for Computer Imagery: 18th IAPR International Conference, DGCI 2014, Siena, Italy, September 10-12, 2014. Proceedings / [ed] Elena Barcucci, Andrea Frosini, Simone Rinaldi, 2014, s. 88-98Konferensbidrag (Refereegranskat)
    Abstract [en]

    The Euclidean distance transform (EDT) is used in many essential operations in image processing, such as basic morphology, level sets, registration and path finding. The anti-aliased Euclidean distance transform (AAEDT), previously presented for two-dimensional images, uses the gray-level information in, for example, area sampled images to calculate distances with sub-pixel precision. Here, we extend the studies of AAEDT to three dimensions, and to the Body-Centered Cubic (BCC) and Face-Centered Cubic (FCC) lattices, which are, in many respects, considered the optimal three-dimensional sampling lattices. We compare different ways of converting gray-level information to distance values, and find that the lesser directional dependencies of optimal sampling lattices lead to better approximations of the true Euclidean distance.

  • 39.
    Linnér, Elisabeth
    et al.
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Strand, Robin
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Comparison of restoration quality on square and hexagonal grids using normalized convolution2012Ingår i: Proc. 21st International Conference on Pattern Recognition, 2012, s. 3046-3049Konferensbidrag (Refereegranskat)
  • 40. Litjens, Geert
    et al.
    Toth, Robert
    van de Ven, Wendy
    Hoeks, Caroline
    Kerkstra, Sjoerd
    van Ginneken, Bram
    Vincent, Graham
    Guillard, Gwenael
    Birbeck, Neil
    Zhang, Jindang
    Strand, Robin
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Malmberg, Filip
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Ou, Yangming
    Davatzikos, Christos
    Kirschner, Matthias
    Jung, Florian
    Yuan, Jing
    Qiu, Wu
    Gao, Qinquan
    Edwards, Philip Eddie
    Maan, Bianca
    van der Heijden, Ferdinand
    Ghose, Soumya
    Mitra, Jhimli
    Dowling, Jason
    Barratt, Dean
    Huisman, Henkjan
    Madabhushi, Anant
    Evaluation of prostate segmentation algorithms for MRI: The PROMISE12 challenge2014Ingår i: Medical Image Analysis, ISSN 1361-8415, E-ISSN 1361-8423, Vol. 18, nr 2, s. 359-373Artikel i tidskrift (Refereegranskat)
    Abstract [en]

    Prostate MRI image segmentation has been an area of intense research due to the increased use of MRI as a modality for the clinical workup of prostate cancer. Segmentation is useful for various tasks, e.g. to accurately localize prostate boundaries for radiotherapy or to initialize multi-modal registration algorithms. In the past, it has been difficult for research groups to evaluate prostate segmentation algorithms on multi-center, multi-vendor and multi-protocol data. Especially because we are dealing with MR images, image appearance, resolution and the presence of artifacts are affected by differences in scanners and/or protocols, which in turn can have a large influence on algorithm accuracy. The Prostate MR Image Segmentation (PROMISE12) challenge was setup to allow a fair and meaningful comparison of segmentation methods on the basis of performance and robustness. In this work we will discuss the initial results of the online PROMISE12 challenge, and the results obtained in the live challenge workshop hosted by the MICCAI2012 conference. In the challenge, 100 prostate MR cases from 4 different centers were included, with differences in scanner manufacturer, field strength and protocol. A total of 11 teams from academic research groups and industry participated. Algorithms showed a wide variety in methods and implementation, including active appearance models, atlas registration and level sets. Evaluation was performed using boundary and volume based metrics which were combined into a single score relating the metrics to human expert performance. The winners of the challenge where the algorithms by teams Imorphics and ScrAutoProstate, with scores of 85.72 and 84.29 overall. Both algorithms where significantly better than all other algorithms in the challenge (p < 0.05) and had an efficient implementation with a run time of 8 min and 3 s per case respectively. Overall, active appearance model based approaches seemed to outperform other approaches like multi-atlas registration, both on accuracy and computation time. Although average algorithm performance was good to excellent and the Imorphics algorithm outperformed the second observer on average, we showed that algorithm combination might lead to further improvement, indicating that optimal performance for prostate segmentation is not yet obtained. All results are available online at http://promise12.grand-challenge.org/. (C) 2013 Elsevier B.V. All rights reserved.

  • 41.
    Lundström, Elin
    et al.
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för kirurgiska vetenskaper, Radiologi.
    Ljungberg, Joy
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för kirurgiska vetenskaper, Radiologi.
    Andersson, Jonathan
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för kirurgiska vetenskaper, Radiologi.
    Manell, Hannes
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för medicinsk cellbiologi. Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för kvinnors och barns hälsa.
    Strand, Robin
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Forslund, Anders
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för kvinnors och barns hälsa, Forskargrupper (Inst. för kvinnor och barns hälsa), Pediatrisk inflammations- och metabolismforskning samt barnhälsa.
    Bergsten, Peter
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för medicinsk cellbiologi. Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för kvinnors och barns hälsa, Forskargrupper (Inst. för kvinnor och barns hälsa), Pediatrisk inflammations- och metabolismforskning samt barnhälsa.
    Weghuber, Daniel
    Mörwald, Katharina
    Zsoldos, Fanni
    Widhalm, Kurt
    Meissnitzer, Matthias
    Ahlström, Håkan
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för kirurgiska vetenskaper, Radiologi. Antaros Medical.
    Kullberg, Joel
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för kirurgiska vetenskaper, Radiologi. Antaros Medical.
    Brown adipose tissue estimated with the magnetic resonance imaging fat fraction is associated with glucose metabolism in adolescents2019Ingår i: Pediatric Obesity, ISSN 2047-6302, E-ISSN 2047-6310, Vol. 14, nr 9, artikel-id e12531Artikel i tidskrift (Refereegranskat)
    Abstract [en]

    Background

    Despite therapeutic potential against obesity and diabetes, the associations of brown adipose tissue (BAT) with glucose metabolism in young humans are relatively unexplored.

    Objectives

    To investigate possible associations between magnetic resonance imaging (MRI) estimates of BAT and glucose metabolism, whilst considering sex, age, and adiposity, in adolescents with normal and overweight/obese phenotypes.

    Methods

    In 143 subjects (10‐20 years), MRI estimates of BAT were assessed as cervical‐supraclavicular adipose tissue (sBAT) fat fraction (FF) and T*2 from water‐fat MRI. FF and T*2 of neighbouring subcutaneous adipose tissue (SAT) were also assessed. Adiposity was estimated with a standardized body mass index, the waist‐to‐height ratio, and abdominal visceral and subcutaneous adipose tissue volumes. Glucose metabolism was represented by the 2h plasma glucose concentration, the Matsuda index, the homeostatic model assessment of insulin resistance, and the oral disposition index; obtained from oral glucose tolerance tests.

    Results

    sBAT FF and T*2 correlated positively with adiposity before and after adjustment for sex and age. sBAT FF, but not T*2, correlated with 2h glucose and Matsuda index, also after adjustment for sex, age, and adiposity. The association with 2h glucose persisted after additional adjustment for SAT FF.

    Conclusions

    The association between sBAT FF and 2h glucose, observed independently of sex, age, adiposity, and SAT FF, indicates a role for BAT in glucose metabolism, which potentially could influence the risk of developing diabetes. The lacking association with sBAT T*2 might be due to FF being a superior biomarker for BAT and/or to methodological limitations in the T*2 quantification.

  • 42.
    Lundström, Elin
    et al.
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för kirurgiska vetenskaper, Radiologi.
    Strand, Robin
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Forslund, Anders
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för kvinnors och barns hälsa.
    Bergsten, Peter
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för medicinsk cellbiologi.
    Weghuber, Daniel
    Ahlström, Håkan
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för kirurgiska vetenskaper, Radiologi. Antaros Medical, BioVenture Hub, Mölndal.
    Kullberg, Joel
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för kirurgiska vetenskaper, Radiologi. Antaros Medical, BioVenture Hub, Mölndal.
    Automated segmentation of human cervical-supraclavicular adipose tissue in magnetic resonance images2017Ingår i: Scientific Reports, ISSN 2045-2322, E-ISSN 2045-2322, Vol. 7, artikel-id 3064Artikel i tidskrift (Refereegranskat)
    Abstract [en]

    Human brown adipose tissue (BAT), with a major site in the cervical-supraclavicular depot, is a promising anti-obesity target. This work presents an automated method for segmenting cervical-supraclavicular adipose tissue for enabling time-efficient and objective measurements in large cohort research studies of BAT. Fat fraction (FF) and R2* maps were reconstructed from water-fat magnetic resonance imaging (MRI) of 25 subjects. A multi-atlas approach, based on atlases from nine subjects, was chosen as automated segmentation strategy. A semi-automated reference method was used to validate the automated method in the remaining subjects. Automated segmentations were obtained from a pipeline of preprocessing, affine registration, elastic registration and postprocessing. The automated method was validated with respect to segmentation overlap (Dice similarity coefficient, Dice) and estimations of FF, R2* and segmented volume. Bias in measurement results was also evaluated. Segmentation overlaps of Dice = 0.93 +/- 0.03 (mean +/- standard deviation) and correlation coefficients of r > 0.99 (P < 0.0001) in FF, R2* and volume estimates, between the methods, were observed. Dice and BMI were positively correlated (r = 0.54, P = 0.03) but no other significant bias was obtained (P >= 0.07). The automated method compared well with the reference method and can therefore be suitable for time-efficient and objective measurements in large cohort research studies of BAT.

  • 43.
    Lundström, Elin
    et al.
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för kirurgiska vetenskaper, Radiologi.
    Strand, Robin
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Johansson, Lars
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för kirurgiska vetenskaper, Radiologi.
    Bergsten, Peter
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för medicinsk cellbiologi.
    Ahlström, Håkan
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för kirurgiska vetenskaper, Radiologi.
    Kullberg, Joel
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för kirurgiska vetenskaper, Radiologi.
    Magnetic resonance imaging cooling–reheating protocol indicates decreased fat fraction via lipid consumption in suspected brown adipose tissue2015Ingår i: PLoS ONE, ISSN 1932-6203, E-ISSN 1932-6203, Vol. 10, nr 4, artikel-id e0126705Artikel i tidskrift (Refereegranskat)
    Abstract [en]

    OBJECTIVES: To evaluate whether a water-fat magnetic resonance imaging (MRI) cooling-reheating protocol could be used to detect changes in lipid content and perfusion in the main human brown adipose tissue (BAT) depot after a three-hour long mild cold exposure.

    MATERIALS AND METHODS: Nine volunteers were investigated with chemical-shift-encoded water-fat MRI at baseline, after a three-hour long cold exposure and after subsequent short reheating. Changes in fat fraction (FF) and R2*, related to ambient temperature, were quantified within cervical-supraclavicular adipose tissue (considered as suspected BAT, denoted sBAT) after semi-automatic segmentation. In addition, FF and R2* were quantified fully automatically in subcutaneous adipose tissue (not considered as suspected BAT, denoted SAT) for comparison. By assuming different time scales for the regulation of lipid turnover and perfusion in BAT, the changes were determined as resulting from either altered absolute fat content (lipid-related) or altered absolute water content (perfusion-related).

    RESULTS: sBAT-FF decreased after cold exposure (mean change in percentage points = -1.94 pp, P = 0.021) whereas no change was observed in SAT-FF (mean = 0.23 pp, P = 0.314). sBAT-R2* tended to increase (mean = 0.65 s-1, P = 0.051) and SAT-R2* increased (mean = 0.40 s-1, P = 0.038) after cold exposure. sBAT-FF remained decreased after reheating (mean = -1.92 pp, P = 0.008, compared to baseline) whereas SAT-FF decreased (mean = -0.79 pp, P = 0.008, compared to after cold exposure).

    CONCLUSIONS: The sustained low sBAT-FF after reheating suggests lipid consumption, rather than altered perfusion, as the main cause to the decreased sBAT-FF. The results obtained demonstrate the use of the cooling-reheating protocol for detecting changes in the cervical-supraclavicular fat depot, being the main human brown adipose tissue depot, in terms of lipid content and perfusion.

  • 44.
    Malmberg, Filip
    et al.
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Ciesielski, Krzysztof Chris
    Strand, Robin
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Optimization of max-norm objective functions in image processing and computer vision2019Ingår i: Discrete Geometry for Computer Imagery, Springer, 2019, s. 206-218Konferensbidrag (Refereegranskat)
  • 45.
    Malmberg, Filip
    et al.
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion.
    Luengo Hendriks, Cris L.
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Strand, Robin
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion.
    Exact Evaluation of Targeted Stochastic Watershed Cuts2017Ingår i: Discrete Applied Mathematics, ISSN 0166-218X, E-ISSN 1872-6771, Vol. 216, nr 2, s. 449-460Artikel i tidskrift (Refereegranskat)
    Abstract [en]

    Seeded segmentation with minimum spanning forests, also known as segmentation by watershed cuts, is a powerful method for supervised image segmentation. Given that correct segmentation labels are provided for a small set of image elements, called seeds, the watershed cut method completes the labeling for all image elements so that the boundaries between different labels are optimally aligned with salient edges in the image. Here, a randomized version of watershed segmentation, the targeted stochastic watershed, is proposed for performing multi-label targeted image segmentation with stochastic seed input. The input to the algorithm is a set of probability density functions (PDFs), one for each segmentation label, defined over the pixels of the image. For each pixel, we calculate the probability that the pixel is assigned a given segmentation label in seeded watershed segmentation with seeds drawn from the input PDFs. We propose an efficient algorithm (quasi-linear with respect to the number of image elements) for calculating the desired probabilities exactly.

  • 46.
    Malmberg, Filip
    et al.
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Nordenskjöld, Richard
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för radiologi, onkologi och strålningsvetenskap, Enheten för radiologi.
    Strand, Robin
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion. Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för radiologi, onkologi och strålningsvetenskap, Enheten för radiologi.
    Kullberg, Joel
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för radiologi, onkologi och strålningsvetenskap, Enheten för radiologi.
    SmartPaint: a tool for interactive segmentation of medical volume images2017Ingår i: Computer Methods In Biomechanics And Biomedical Engeineering-Imaging And Visualization, ISSN 2168-1163, Vol. 5, nr 1, s. 36-44Artikel i tidskrift (Refereegranskat)
    Abstract [en]

    We present SmartPaint, a general-purpose method and software for interactive segmentation of medical volume images. SmartPaint uses a novel paint-brush interaction paradigm, where the user segments objects in the image by 'sweeping' over them with the mouse cursor. The key feature of SmartPaint is that the painting tools adapt to the image content, selectively sticking to objects of interest while avoiding other structures. This behaviour is achieved by modulating the effect of the tools by both the Euclidean distance and the range distance (difference in image intensity values) from the mouse cursor. We evaluate SmartPaint on three publicly available medical image datasets, covering different image modalities and segmentation targets. The results show that, with a limited user effort, SmartPaint can produce segmentations whose accuracy is comparable to both the state-of-the-art automatic segmentation methods and manual delineations produced by expert users. The SmartPaint software is freely available, and can be downloaded from the authors' web page (http://www.cb.uu.se/similar to filip/SmartPaint/).

  • 47.
    Malmberg, Filip
    et al.
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för kirurgiska vetenskaper, Radiologi.
    Strand, Robin
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för kirurgiska vetenskaper, Radiologi.
    When Can lp-norm Objective Functions Be Minimized via Graph Cuts?2018Ingår i: Combinatorial Image Analysis / [ed] Barneva R., Brimkov V., Tavares J., Springer, 2018, s. 112-117Konferensbidrag (Refereegranskat)
    Abstract [en]

    Techniques based on minimal graph cuts have become a standard tool for solving combinatorial optimization problems arising in image processing and computer vision applications. These techniques can be used to minimize objective functions written as the sum of a set of unary and pairwise terms, provided that the objective function is sub-modular. This can be interpreted as minimizing the l1-norm of the vector containing all pairwise and unary terms. By raising each term to a power p, the same technique can also be used to minimize the lp-norm of the vector. Unfortunately, the submodularity of an l1-norm objective function does not guarantee the submodularity of the corresponding lp-norm objective function. The contribution of this paper is to provide useful conditions under which an lp-norm objective function is submodular for all p>= 1, thereby identifying a large class of lp-norm objective functions that can be minimized via minimal graph cuts.

    Techniques based on minimal graph cuts have become a standard tool for solving combinatorial optimization problems arising in image processing and computer vision applications. These techniques can be used to minimize objective functions written as the sum of a set of unary and pairwise terms, provided that the objective function is submodular. This can be interpreted as minimizing the l1l1-norm of the vector containing all pairwise and unary terms. By raising each term to a power p, the same technique can also be used to minimize the lplp-norm of the vector. Unfortunately, the submodularity of an l1l1-norm objective function does not guarantee the submodularity of the corresponding lplp-norm objective function. The contribution of this paper is to provide useful conditions under which an lplp-norm objective function is submodular for all p≥1p≥1, thereby identifying a large class of lplp-norm objective functions that can be minimized via minimal graph cuts.

  • 48.
    Malmberg, Filip
    et al.
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Strand, Robin
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Kullberg, Joel
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för kirurgiska vetenskaper, Radiologi.
    Interactive Deformation of Volume Images for Image Registration2015Ingår i: Proc. Interactive Medical Image Computing Workshop, 2015Konferensbidrag (Refereegranskat)
    Abstract [en]

    Deformable image registration, the task of nding a spatial transformation that aligns two or more images with each other, is an important task in medical image analysis. To a large extent, research on image registration has been focused on automatic methods. This is in contrast to, e.g., image segmentation, where interactive semi-automatic methods are common. Here, we propose a method for interactive editing of a deformation eld aligning two volume images. The method has been implemented in a software that allows the user to click and drag points in the deformed image to a new location, while smoothly deforming surrounding points. The method is fast enough to allow real-time display of the deformed volume image during user interaction, on standard hardware. The resulting tool is useful for initializing automatic methods, and to correct errors in automatically generated registrations.

  • 49.
    Malmberg, Filip
    et al.
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion. Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för radiologi, onkologi och strålningsvetenskap, Enheten för radiologi.
    Strand, Robin
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Kullberg, Joel
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för radiologi, onkologi och strålningsvetenskap, Enheten för radiologi.
    Nordenskjöld, Richard
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för radiologi, onkologi och strålningsvetenskap, Enheten för radiologi.
    Bengtsson, Ewert
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Smart Paint: A New Interactive Segmentation Method\\ Applied to MR Prostate Segmentation2012Ingår i: Prostate MR Image Segmentation Grand Challenge (PROMISE'12), a MICCAI 2012 workshop, 2012Konferensbidrag (Refereegranskat)
    Abstract [en]

    This paper describes a general method for interactive segmentation, Smart Paint. The user interaction is inspired by the way an airbrush is used, objects are segmented by "sweeping" with the mouse cursor in the image. The user adds or removes details in 3D by the proposed segmentation tool and the user interface shows the segmentation result in 2D slices through the object. We use the novel method for prostate segmentation in transversal T2-weighted MR images from multiple centers and vendors and with differences in scanning protocol.

    The method was evaluated on the training set obtained from http://promise12.grand-challenge.org. In the first round, all 50 volumes were segmented and the mean of Dice's coefficient was 0.82 with standard deviation 0.09. In a second round, the first 30 volumes were re-segmented by the same user and the result was slightly improved -- Dice's coefficient 0.86 $\pm$ 0.05 was obtained. For the training data, the mean time to segment a volume was 3 minutes and 30 seconds.

    The proposed method is a generic tool for interactive image segmentation and this paper illustrates that it is well-suited for prostate segmentation.

  • 50.
    Malmberg, Filip
    et al.
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Strand, Robin
    Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Avdelningen för visuell information och interaktion. Uppsala universitet, Teknisk-naturvetenskapliga vetenskapsområdet, Matematisk-datavetenskapliga sektionen, Institutionen för informationsteknologi, Bildanalys och människa-datorinteraktion.
    Nordenskjöld, Richard
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för radiologi, onkologi och strålningsvetenskap, Enheten för radiologi.
    Kullberg, Joel
    Uppsala universitet, Medicinska och farmaceutiska vetenskapsområdet, Medicinska fakulteten, Institutionen för radiologi, onkologi och strålningsvetenskap, Enheten för radiologi.
    An interactive tool for deformable registration of volume images2014Ingår i: Symposium of the Swedish Society for Automated Image Analysis (SSBA), 2014Konferensbidrag (Övrigt vetenskapligt)
123 1 - 50 av 108
RefereraExporteraLänk till träfflistan
Permanent länk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf