期刊简介
本刊为中国解剖学会与广东省解剖学会联合主办，中山医科大学协办的全国性、综合性解剖学学术刊物，全国公开发行。以广大形态学工作者为主要读者对象，报道形态学领域领先的科研成果和教学改革经验。本刊欢迎人类学、人体解剖学、组织胚胎学、神经生物学、影像解剖学、病理解剖学、临床学科以及相关边缘学科的科研论著、综述、讲座、技术方法、教学经验、变异畸形及国内外学术动态等栏目的稿件。
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- 杂志名称：解剖学研究杂志
- 主管单位：广东省科学技术协会
- 主办单位：广东省解剖学会 中国解剖学会
- 国际刊号：1671-0770
- 国内刊号：44-1485/R
- 出版周期：双月刊
期刊荣誉：中国期刊全文数据库(CJFD)期刊收录：国家图书馆馆藏, 上海图书馆馆藏, 知网收录(中), 维普收录(中), 万方收录(中), CA 化学文摘(美)
基于高斯混合模型和马尔科夫随机场的脑MR图像分割
杨俊；李娜；李迟迟；杨泽鹏；周寿军
关键词：脑磁共振图像分割, 高斯混合模型, 马尔科夫随机场模型, 联合能量函数
摘要：目的 从磁共振噪声图像中分割脑组织(脑脊液、灰质、白质).方法 首先利用K均值分类自动计算三类脑组织的初始灰度分布参数,通过期望大化算法(Expectation maximization,EM)估计高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)参数.然后按照空间体素的GMM分类信息改变其相应体素的联合概率的能量函数,控制该能量函数中代表灰度信息的分量,并且自适应地调节图像灰度和空间信息的分配.结果 实验结果表明该模型能够有效地分割出脑脊液,灰质和白质,并且对噪声不敏感,能消除灰度不均匀的影响.结论 与同类算法相比,本算法对含有噪声污染的脑MR-T1图像分割精度较高,也表现出不错的稳定性,且算法运行时间短.
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