![](/images/graphics-bg.png)
Multigrid Nonlocal Gaussian Mixture Model for Segmentation of Brain Tissues in Magnetic Resonance Images
المؤلفون المشاركون
Wang, Hong-Yuan
Chen, Yunjie
Zhan, Tianming
Zhang, Ji
المصدر
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2016)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-08-25
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
We propose a novel segmentation method based on regional and nonlocal information to overcome the impact of image intensity inhomogeneities and noise in human brain magnetic resonance images.
With the consideration of the spatial distribution of different tissues in brain images, our method does not need preestimation or precorrection procedures for intensity inhomogeneities and noise.
A nonlocal information based Gaussian mixture model (NGMM) is proposed to reduce the effect of noise.
To reduce the effect of intensity inhomogeneity, the multigrid nonlocal Gaussian mixture model (MNGMM) is proposed to segment brain MR images in each nonoverlapping multigrid generated by using a new multigrid generation method.
Therefore the proposed model can simultaneously overcome the impact of noise and intensity inhomogeneity and automatically classify 2D and 3D MR data into tissues of white matter, gray matter, and cerebral spinal fluid.
To maintain the statistical reliability and spatial continuity of the segmentation, a fusion strategy is adopted to integrate the clustering results from different grid.
The experiments on synthetic and clinical brain MR images demonstrate the superior performance of the proposed model comparing with several state-of-the-art algorithms.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Chen, Yunjie& Zhan, Tianming& Zhang, Ji& Wang, Hong-Yuan. 2016. Multigrid Nonlocal Gaussian Mixture Model for Segmentation of Brain Tissues in Magnetic Resonance Images. BioMed Research International،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1098533
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Chen, Yunjie…[et al.]. Multigrid Nonlocal Gaussian Mixture Model for Segmentation of Brain Tissues in Magnetic Resonance Images. BioMed Research International No. 2016 (2016), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1098533
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Chen, Yunjie& Zhan, Tianming& Zhang, Ji& Wang, Hong-Yuan. Multigrid Nonlocal Gaussian Mixture Model for Segmentation of Brain Tissues in Magnetic Resonance Images. BioMed Research International. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1098533
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1098533
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)