ITK-SNAP: An Intractive Medical Image Segmentation Tool to Meet the Need for Expert-Guided Segmentation of Complex Medical Images

磁共振成像 分割 医学影像学 计算机断层摄影术 医学物理学 医学 人工智能 放射科 计算机科学 计算机视觉
作者
Paul A. Yushkevich,Guido Gerig
出处
期刊:IEEE Pulse [IEEE Engineering in Medicine and Biology Society]
卷期号:8 (4): 54-57 被引量:120
标识
DOI:10.1109/mpul.2017.2701493
摘要

Imaging is a crucial tool in medicine and biomedical research. Magnetic resonance imaging (MRI), computational tomography (CT), proton emission tomography (PET), and ultrasound are routinely used not only to diagnose disease but also to plan and guide surgical interventions, track disease progression, measure the response of the body to treatment, and understand how genetic and environmental factors relate to anatomical and functional phenotypes.
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