IRIS – Institutional Research Information System
IRIS è il sistema di gestione della ricerca dell’Università degli Studi di Milano-Bicocca.Il repository BOA è il modulo del sistema dedicato alla raccolta e alla disseminazione della produzione scientifica di Ateneo. Le pubblicazioni sono ricercabili per parola chiave attraverso il box nella barra orizzontale in alto oppure, mediante il pulsante Sfoglia, per "Afferenza", "Autore", "Titolo", "Tipologia" o "Settore scientifico-disciplinare".
IRIS contiene inoltre alcuni moduli dedicati alla registrazione dei progetti e dei contratti, e alla reportistica avanzata per le attività di valutazione della ricerca
EnglishGross Tumor Volume (GTV) segmentation on medical images is an open issue in neuro-radiosurgery. Magnetic Resonance Imaging (MRI) is the most prominent modality in radiation therapy for soft-tissue anatomical districts. Gamma Knife stereotactic neuro-radiosurgery is a mini-invasive technique used to deal with inaccessible or insufficiently treated tumors. During the planning phase, the GTV is usually contoured by radiation oncologists using a manual segmentation procedure on MR images. This methodology is certainly time-consuming and operator-dependent. Delineation result repeatability, in terms of both intra- and inter-operator reliability, is only obtained by using computer-assisted approaches. In this paper a novel semi-automatic segmentation method, based on Cellular Automata, is proposed. The developed approach allows for the GTV segmentation and computes the lesion volume to be treated. The method was evaluated on 10 brain cancers, using both area-based and distance-based metrics.
Rundo, L., Militello, C., Russo, G., Pisciotta, P., Valastro, L., Sabini, M., et al. (2016). Neuro-radiosurgery treatments: MRI brain tumor seeded image segmentation based on a cellular automata model. In Cellular Automata: 12th International Conference on Cellular Automata for Research and Industry - ACRI 2016 (pp.323-333). Springer Verlag [10.1007/978-3-319-44365-2_32].
| Citazione: | Rundo, L., Militello, C., Russo, G., Pisciotta, P., Valastro, L., Sabini, M., et al. (2016). Neuro-radiosurgery treatments: MRI brain tumor seeded image segmentation based on a cellular automata model. In Cellular Automata: 12th International Conference on Cellular Automata for Research and Industry - ACRI 2016 (pp.323-333). Springer Verlag [10.1007/978-3-319-44365-2_32]. | |
| Tipo: | paper | |
| Carattere della pubblicazione: | Scientifica | |
| Presenza di un coautore afferente ad Istituzioni straniere: | No | |
| Titolo: | Neuro-radiosurgery treatments: MRI brain tumor seeded image segmentation based on a cellular automata model | |
| Autori: | Rundo, L; Militello, C; Russo, G; Pisciotta, P; Valastro, L; Sabini, M; Vitabile, S; Gilardi, M; Mauri, G | |
| Autori: | GILARDI, MARIA CARLA (Penultimo) MAURI, GIANCARLO (Ultimo) | |
| Data di pubblicazione: | 2016 | |
| Lingua: | English | |
| Nome del convegno: | 12th International conference on Cellular Automata for Research and Industry - ACRI 2016 5-8 September | |
| ISBN: | 9783319443645 | |
| Serie: | LECTURE NOTES IN COMPUTER SCIENCE | |
| Appare nelle tipologie: | 02 - Intervento a convegno |
File in questo prodotto:
Copyright © 2022