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高斯混合模型改进的活动轮廓模型MRI分割

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摘要

引入高斯混合模型逼近图像的直方图概率,利用遗传算法的全局优化特性求解高斯混合模型的参数,以提高参数精度;由此构造新的活动轮廓模型约束项.在新的约束项作用下,活动轮廓模型可以有效地减少噪声的影响,防止从弱边界泄漏.对左心室核磁共振图像的分割实验表明,该模型具有较好的分割效果.

著录项

来源
《计算机辅助设计与图形学学报》 |2005年第12期|2647-2653|共7页
作者
张建伟; 夏德深;
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作者单位

南京理工大学计算机系,南京,210094;

南京信息工程大学数学系,南京,210044;

南京理工大学计算机系,南京,210094;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
高斯混合模型; EM算法; 遗传算法; 图像分割; 核磁共振图像;

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