![](/images/graphics-bg.png)
Semisupervised Soft Mumford-Shah Model for MRI Brain Image Segmentation
المؤلفون المشاركون
المصدر
Applied Computational Intelligence and Soft Computing
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2016)، ص ص. 1-14، 14ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-06-28
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
14
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
One challenge of unsupervised MRI brain image segmentation is the central gray matter due to the faint contrast with respect to the surrounding white matter.
In this paper, the necessity of supervised image segmentation is addressed, and a soft Mumford-Shah model is introduced.
Then, a framework of semisupervised image segmentation based on soft Mumford-Shah model is developed.
The main contribution of this paper lies in the development a framework of a semisupervised soft image segmentation using both Bayesian principle and the principle of soft image segmentation.
The developed framework classifies pixels using a semisupervised and interactive way, where the class of a pixel is not only determined by its features but also determined by its distance from those known regions.
The developed semisupervised soft segmentation model turns out to be an extension of the unsupervised soft Mumford-Shah model.
The framework is then applied to MRI brain image segmentation.
Experimental results demonstrate that the developed framework outperforms the state-of-the-art methods of unsupervised segmentation.
The new method can produce segmentation as precise as required.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wang, Hong-Yuan& Chen, Fuhua. 2016. Semisupervised Soft Mumford-Shah Model for MRI Brain Image Segmentation. Applied Computational Intelligence and Soft Computing،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1094918
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wang, Hong-Yuan& Chen, Fuhua. Semisupervised Soft Mumford-Shah Model for MRI Brain Image Segmentation. Applied Computational Intelligence and Soft Computing No. 2016 (2016), pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1094918
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wang, Hong-Yuan& Chen, Fuhua. Semisupervised Soft Mumford-Shah Model for MRI Brain Image Segmentation. Applied Computational Intelligence and Soft Computing. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1094918
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1094918
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)