Medizinische Bildsegmentierung
Automatische Erkennung und Segmentierung anatomischer Strukturen in medizinischen Bilddaten mittels KI.
Die automatische Bildsegmentierung ist eine Schlüsseltechnologie für die KI-gestützte Medizin. Algorithmen erkennen und markieren gezielt Organe, Tumore oder Gewebeveränderungen in CT-, MRT- und Ultraschallbildern. Das beschleunigt klinische Workflows und verbessert die Reproduzierbarkeit von Diagnosen. Diese Seite sammelt die wichtigsten Arbeiten aus diesem spezialisierten Forschungsfeld.
Top 10 – Meistzitierte Papers
Top 2026von 114.419 Papers
A Computational Approach to Edge Detection
1986 · 28.715 Zit.
Textural Features for Image Classification
1973 · 22.220 Zit.
Automated Anatomical Labeling of Activations in SPM Using a Macroscopic Anatomical Parcellation of the MNI MRI Single-Subject Brain
2002 · 16.573 Zit.
Normalized cuts and image segmentation
2000 · 15.552 Zit.
Nonlinear total variation based noise removal algorithms
1992 · 15.414 Zit.
Multiresolution gray-scale and rotation invariant texture classification with local binary patterns
2002 · 15.110 Zit.
An automated labeling system for subdividing the human cerebral cortex on MRI scans into gyral based regions of interest
2006 · 13.695 Zit.
Scale-space and edge detection using anisotropic diffusion
1990 · 11.935 Zit.
Image processing with ImageJ
2004 · 11.899 Zit.
Co-Planar Stereotaxic Atlas of the Human Brain
1988 · 11.679 Zit.
Top 10 – Neueste Papers
zuletzt veröffentlicht
Evaluating Segmentation Using Betti-1 Topological Metric: Application to Nasal Cavities in the context of airflow simulation
2026-04-08 · 0 Zit.
BoxSupSeg: Box-supervised polyp segmentation via multi-loss synergistic optimization
2026-03-09 · 0 Zit.
Improved DeepLabv3+ for Semantic Segmentation via Multi-Scale Context Fusion and Feature Attention
2026-03-09 · 0 Zit.
Estudio comparativo de algoritmos de segmentación de imágenes médicas para la generación de modelos para la planificación quirúrgica
2026-03-09 · 0 Zit.
VAMF-Net: multimodal fusion and multiscale attention for 3D brain tumor segmentation
2026-03-09 · 0 Zit.
Texture Classification Using High-Order Local Derivative Pattern and KNN Classifier
2026-03-09 · 0 Zit.
Retraction Note: Design of a novel panoptic segmentation using multi-scale pooling model for tooth segmentation
2026-03-09 · 0 Zit.
Training and validation of an automated algorithm to differentiate no and minimal diabetic retinopathy from more severe stages in wide‐field images
2026-03-09 · 0 Zit.
Comparison of Manual, Semi-Automatic, and Automatic CT-Based Methods for Liver Volume Segmentation
2026-03-09 · 0 Zit.
SA-SAM: a scale-adaptative method for wildfire scene segmentation
2026-03-09 · 0 Zit.
Top 8 Autoren
von 105.809 Autoren insgesamt
Leyla Işık
Johns Hopkins University
Shuo Li
Dinggang Shen
University of North Carolina at Chapel Hill
Nassir Navab
Technical University of Munich
Sébastien Ourselin
King's College London
Andreas Maier
Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
Hong Yan
Shenzhen University
Wilma Bainbridge
University of Illinois Chicago
Top 8 Institutionen
von 643 Institutionen insgesamt
Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique
FR
Shenzhen Institutes of Advanced Technology
CN
Université Gustave Eiffel
FR
École Nationale Supérieure des Mines de Paris
FR
Télécom Paris
FR
École de Technologie Supérieure
CA
Laboratoire des Sciences de l'Ingénieur, de l'Informatique et de l'Imagerie
FR
École Normale Supérieure Paris-Saclay
FR