基于层次MRF的MR图像分割(英文)

被引：11

作者：

张红梅

袁泽剑

蔡忠闽

卞正中

机构：

[1] 西安交通大学生命科学与技术学院

[2] 西安交通大学人工智能与机器人研究所

[3] 西安交通大学系统工程研究所

[4] 西安交通大学生命科学与技术学院陕西西安

[5] 陕西西安

来源：

软件学报 | 2002年 / 09期

基金：

国家创新研究群体科学基金;

关键词：

层次马尔科夫随机场; 有限高斯混合体; 图像分割; 核磁共振图像; 最大后验估计;

D O I：

10.13328/j.cnki.jos.2002.09.005

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

核磁共振图像(MRI)的定量分析在神经疾病的早期治疗中有很重要作用.提出了一种基于层次Markov随机场模型的MRI图像分割新方法.在高层次的标记图象中采用了混合模型,即区域的内部用各向同性均匀MRF来建模,边界用各向异性非均匀MRF来建模.所以方向性被引入到边界信息中,这样可以更准确的表达标记图象的特性;在低层次的像素图像中,不同区域中像素的灰度分布用不同的高斯纹理来描述.分割问题可以被转换成一种最大后验概率估计问题.采用基于直方图的DAEM算法来估计SNFM参数的全局最优值;并基于MRF先验参数的实际意义,提出一种近似的方法来简化这些参数的估计,实验显示该方法能获得更好的结果.

引用

页码：1779 / 1786

页数：8