Segmentation of the CT image using self-organizing neural networks
Marko Martinović
; Veleučilište u Slavonskom Brodu, Trg S. Miletića 12, 35000 Slavonski Brod
Antun Stoić
; Veleučilište u Slavonskom Brodu, Trg S. Miletića 12, 35000 Slavonski Brod
Darko Kiš
; Poljoprivredni fakultet u Osijeku, Trg Sv. Trojstva 3, 31000 Osijek
APA 6th Edition Martinović, M., Stoić, A. i Kiš, D. (2008). Segmentacija CT slike pomoću samo-organizirajućih neuronskih mreža. Tehnički vjesnik, 15 (4), 23-28. Preuzeto s https://hrcak.srce.hr/31409
MLA 8th Edition Martinović, Marko, et al. "Segmentacija CT slike pomoću samo-organizirajućih neuronskih mreža." Tehnički vjesnik, vol. 15, br. 4, 2008, str. 23-28. https://hrcak.srce.hr/31409. Citirano 27.02.2021.
Chicago 17th Edition Martinović, Marko, Antun Stoić i Darko Kiš. "Segmentacija CT slike pomoću samo-organizirajućih neuronskih mreža." Tehnički vjesnik 15, br. 4 (2008): 23-28. https://hrcak.srce.hr/31409
Harvard Martinović, M., Stoić, A., i Kiš, D. (2008). 'Segmentacija CT slike pomoću samo-organizirajućih neuronskih mreža', Tehnički vjesnik, 15(4), str. 23-28. Preuzeto s: https://hrcak.srce.hr/31409 (Datum pristupa: 27.02.2021.)
Vancouver Martinović M, Stoić A, Kiš D. Segmentacija CT slike pomoću samo-organizirajućih neuronskih mreža. Tehnički vjesnik [Internet]. 2008 [pristupljeno 27.02.2021.];15(4):23-28. Dostupno na: https://hrcak.srce.hr/31409
IEEE M. Martinović, A. Stoić i D. Kiš, "Segmentacija CT slike pomoću samo-organizirajućih neuronskih mreža", Tehnički vjesnik, vol.15, br. 4, str. 23-28, 2008. [Online]. Dostupno na: https://hrcak.srce.hr/31409. [Citirano: 27.02.2021.]
Sažetak A presentation of the segmentation and extraction process of CT (Computed Tomography) images, using self-organizing neural networks has been given. The image features have been used during segmentation process and adopted for each pixel on image. The origin of the features, used in this paper, are the scaled differential-geometrical features which are the entering data for neural network. Neural network, after training, dissipates the pixels into one of the image regions.