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You searched for subject:(Fetal ultrasound images). Showing records 1 – 2 of 2 total matches.

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Anna University

1. Sudha, S. Adaptive wavelet thresholding for Suppression of speckle noise from Fetal ultrasound images; -.

Degree: Information and Communication Engineering, 2014, Anna University

In medical imaging image denoising has become a very essential exercise all through the diagnosis compromise between the preservation of useful diagnostic information and noise suppression must be respected in medical image one of the ultimate goals of an imaging modality is to provide the clinician with the best possible information needed to make an accurate diagnosis among the various medical imaging for clinical diagnosis ultrasound plays a very vital role in clinical diagnosis ultrasound plays a very vital role in clinical diagnosis ultrasound image suffer from an intrinsic artifact called speckle speckle degrades spatial and contract resolution and obscures the underlying anatomy it makes human interpretation and computer assisted detection techniques difficult and inconsistent newline

reference p.83-90

Advisors/Committee Members: Sukanesh, R.

Subjects/Keywords: Fetal ultrasound images; Speckle

Record DetailsSimilar RecordsGoogle PlusoneFacebookTwitterCiteULikeMendeleyreddit

APA · Chicago · MLA · Vancouver · CSE | Export to Zotero / EndNote / Reference Manager

APA (6th Edition):

Sudha, S. (2014). Adaptive wavelet thresholding for Suppression of speckle noise from Fetal ultrasound images; -. (Thesis). Anna University. Retrieved from http://shodhganga.inflibnet.ac.in/handle/10603/27249

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Not specified: Masters Thesis or Doctoral Dissertation

Chicago Manual of Style (16th Edition):

Sudha, S. “Adaptive wavelet thresholding for Suppression of speckle noise from Fetal ultrasound images; -.” 2014. Thesis, Anna University. Accessed April 06, 2020. http://shodhganga.inflibnet.ac.in/handle/10603/27249.

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Not specified: Masters Thesis or Doctoral Dissertation

MLA Handbook (7th Edition):

Sudha, S. “Adaptive wavelet thresholding for Suppression of speckle noise from Fetal ultrasound images; -.” 2014. Web. 06 Apr 2020.

Vancouver:

Sudha S. Adaptive wavelet thresholding for Suppression of speckle noise from Fetal ultrasound images; -. [Internet] [Thesis]. Anna University; 2014. [cited 2020 Apr 06]. Available from: http://shodhganga.inflibnet.ac.in/handle/10603/27249.

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Not specified: Masters Thesis or Doctoral Dissertation

Council of Science Editors:

Sudha S. Adaptive wavelet thresholding for Suppression of speckle noise from Fetal ultrasound images; -. [Thesis]. Anna University; 2014. Available from: http://shodhganga.inflibnet.ac.in/handle/10603/27249

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Not specified: Masters Thesis or Doctoral Dissertation


Universidade do Minho

2. Igrejas, Getúlio Paulo Peixoto. Segmentação de imagens fetais com potencial para desenvolvimento de ferramentas de apoio ao diagnóstico .

Degree: 2015, Universidade do Minho

Durante uma gravidez é aconselhável a realização de 3 exames ecográficos. O primeiro, e reconhecido pelos especialistas como mais importante, é o do primeiro trimestre. Neste exame, realizado entre as 11 e as 14 semanas, é possível avaliar a idade gestacional, o desenvolvimento fetal e, mais importante, as anomalias fetais. Na avaliação das anomalias fetais incluem-se as cromossómicas, que são detetáveis a partir da observação da medida da Translucência da Nuca mas que deve ser cruzada com a medida da Distância Crânio-Caudal e a idade materna. As medidas são retiradas manualmente e os seus valores variam com a disponibilidade física e a motivação do operador, pelo que os resultados mostram variabilidade intra e inter-operador. As imagens recolhidas pelos sistemas de aquisição baseados em ultrassons apresentam pouco detalhe, baixo contraste, baixa relação sinal/ruído e grande variabilidade morfológica que dificulta a tarefa de segmentação e, consequentemente, o desenvolvimento de sistemas de medição automáticos. Como tal, o seu tratamento exige a utilização de técnicas que reúnam características adequadas e que permitam o desenvolvimento de sistemas robustos. Este trabalho trata a questão da extração automática da medida da Distância Crânio-Caudal (DCC) a partir das imagens de ultrassons habitualmente usadas para este fim. Para tal, propõe a utilização de técnicas de Fuzzy Clustering, de Contornos Ativos e de Aprendizagem Máquina, nomeadamente SVMs, para a segmentação das imagens com vista à identificação do corpo do feto. Estas abordagens potenciaram a formulação de novos modelos que permitem enfrentar as dificuldades inerentes ao tratamento deste tipo de imagens. São também propostas metodologias automáticas de extração da medida DCC, sendo que algumas delas dependem dos processos de segmentação sugeridos. Os resultados obtidos para a medida da DCC apresentam um erro absoluto médio relativo dentro dos intervalos de variabilidade inter-operador referidos na literatura. Advisors/Committee Members: Couto, Carlos (advisor), Salgado, Paulo Alexandre Cardoso (advisor).

Subjects/Keywords: Segmentação; Fuzzy clustering; Contornos ativos; SVM; Ecografias fetais; Distância crânio-caudal; Segmentation; Active contours; Ultrasound fetal images; Crown-rump length

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APA (6th Edition):

Igrejas, G. P. P. (2015). Segmentação de imagens fetais com potencial para desenvolvimento de ferramentas de apoio ao diagnóstico . (Doctoral Dissertation). Universidade do Minho. Retrieved from http://hdl.handle.net/1822/40353

Chicago Manual of Style (16th Edition):

Igrejas, Getúlio Paulo Peixoto. “Segmentação de imagens fetais com potencial para desenvolvimento de ferramentas de apoio ao diagnóstico .” 2015. Doctoral Dissertation, Universidade do Minho. Accessed April 06, 2020. http://hdl.handle.net/1822/40353.

MLA Handbook (7th Edition):

Igrejas, Getúlio Paulo Peixoto. “Segmentação de imagens fetais com potencial para desenvolvimento de ferramentas de apoio ao diagnóstico .” 2015. Web. 06 Apr 2020.

Vancouver:

Igrejas GPP. Segmentação de imagens fetais com potencial para desenvolvimento de ferramentas de apoio ao diagnóstico . [Internet] [Doctoral dissertation]. Universidade do Minho; 2015. [cited 2020 Apr 06]. Available from: http://hdl.handle.net/1822/40353.

Council of Science Editors:

Igrejas GPP. Segmentação de imagens fetais com potencial para desenvolvimento de ferramentas de apoio ao diagnóstico . [Doctoral Dissertation]. Universidade do Minho; 2015. Available from: http://hdl.handle.net/1822/40353

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