A robust Chinese Visible Human Brain Image Segmentation Model

机译：强大的中国可见人脑图像分割模型

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摘要

Image data of the entire cadaver from the Chinese Visible Human is being used to produce threedimensional images and software for human anatomy research. The anatomy of human brain is more complicated. With the effect of noise, bias field, and fake grey matters, it is a challenging task to build a digital three dimensional representation of a human brain. This paper presents an adaptive gaussian mixture model based on nonlocal information. The adapted model can classify the images meanwhile estimate the bias field. The proposed method has been rigorously validated with images acquired on variety of imaging modalities with promising results.

机译：来自中国可见人类的整个尸体的图像数据被用于产生三维图像和用于人体解剖学研究的软件。人脑的解剖结构更为复杂。受到噪声，偏场和伪灰物质的影响，构建人脑的数字三维表示是一项艰巨的任务。本文提出了一种基于非局部信息的自适应高斯混合模型。调整后的模型可以对图像进行分类，同时估计偏置场。所提出的方法已经通过在各种成像方式上获得的图像进行了严格的验证，并获得了可喜的结果。

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来源
《The proceedings of 2010 international conference on probability and statistics of the International Institute for General Systems Studies.;vol. 2.;Applications on probability and statistics》|2010年|p.422-426|共5页
会议地点 Nanjing(CN);Nanjing(CN)
作者
Wang Shunfeng; Zhang Jianwei;
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作者单位

School of Binjiang, Nanjing University of Information Science Technology, Nanjing 210044, China;

School of Binjiang, Nanjing University of Information Science Technology, Nanjing 210044, China;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类概率论与数理统计;概率论与数理统计;
关键词
Gaussian mixture; nonlocal information; bias field;

机译：高斯混合；非本地信息；偏场;

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