Optimising the frangi filter : SCALR - A scale prediction model to enhance perivascular space Quantification using machine learning
Growing interest in perivascular spaces (PVS) quantification has highlighted the need for accurate and robust methods, particularly in magnetic resonance imaging (MRI). The Frangi filter is widely used to enhance tubular structures, including PVS, however its performance is highly dependent on scale...
- Autores:
-
Diaz Villota, Juan Sebastián
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Universidad del Valle
- Repositorio:
- Repositorio Digital Univalle
- Idioma:
- eng
- OAI Identifier:
- oai:bibliotecadigital.univalle.edu.co:10893/35907
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/10893/35907
- Palabra clave:
- Ingeniería informática
Aprendizaje automático
Espacios perivasculares
Enfermedad cerebral de pequeños vasos - ECVC
Teoría del espacio de escala
Regresión lineal
- Rights
- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
