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 116.367 Papers
A Computational Approach to Edge Detection
1986 · 28.961 Zit.
Textural Features for Image Classification
1973 · 22.380 Zit.
Automated Anatomical Labeling of Activations in SPM Using a Macroscopic Anatomical Parcellation of the MNI MRI Single-Subject Brain
2002 · 16.710 Zit.
Normalized cuts and image segmentation
2000 · 15.659 Zit.
Nonlinear total variation based noise removal algorithms
1992 · 15.590 Zit.
Multiresolution gray-scale and rotation invariant texture classification with local binary patterns
2002 · 15.201 Zit.
An automated labeling system for subdividing the human cerebral cortex on MRI scans into gyral based regions of interest
2006 · 13.940 Zit.
Scale-space and edge detection using anisotropic diffusion
1990 · 12.009 Zit.
Image processing with ImageJ
2004 · 11.903 Zit.
Co-Planar Stereotaxic Atlas of the Human Brain
1988 · 11.680 Zit.
Top 10 – Neueste Papers
zuletzt veröffentlicht
A Generative Pipeline for 3D Breast MRI: Diffusion Models Meet Super-Resolution GANs
2026-06-03 · 0 Zit.
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2026-06-03 · 0 Zit.
Attractor reconstruction and their topological data analysis for seizure onset detection
2026-05-13 · 0 Zit.
Point tracking as a temporal Cue for robust myocardial segmentation in echocardiography videos
2026-05-11 · 0 Zit.
Automated detection of road surface anomalies using image processing techniques
2026-05-11 · 0 Zit.
Fractal-guided multi-scale contrastive learning for robust liver tumor classification in ultrasound
2026-05-10 · 0 Zit.
Weak-to-strong generalization enables fully automated training of multi-head mask-RCNN model for segmenting densely overlapping cell nuclei in multiplex whole-slice brain images
2026-05-10 · 0 Zit.
Semiautomatic pulmonary aorta, heart and diaphragm segmentation on CT scans using model-based algorithms
2026-05-09 · 0 Zit.
Dual complex Hessenberg decomposition method for blind color image watermarking
2026-05-09 · 0 Zit.
Optimization Strategies for Image Registration using Rigid and Möbius Groups
2026-05-08 · 0 Zit.
Top 8 Autoren
von 110.342 Autoren insgesamt
Leyla Işık
Johns Hopkins University
Shuo Li
Inner Mongolia Agricultural University
Dinggang Shen
ShanghaiTech University
Nassir Navab
Munich Center for Machine Learning
Sébastien Ourselin
King's College London
Andreas Maier
Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
Wilma Bainbridge
University of Illinois Chicago
Daniel Rueckert
Munich Center for Machine Learning
Top 8 Institutionen
von 649 Institutionen insgesamt
Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique
FR
Université Gustave Eiffel
FR
Shenzhen Institutes of Advanced Technology
CN
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