Segmentation of Brain MR Images by Using Fully Convolutional Network and Gaussian Mixture Model with Spatial Constraints
المؤلفون المشاركون
Zhu, Hongqing
Lai, Jiawei
Ling, Xiaofeng
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-14، 14ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-05-13
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
14
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Accurate segmentation of brain tissue from magnetic resonance images (MRIs) is a critical task for diagnosis, treatment, and clinical research.
In this paper, a novel algorithm (GMMD-U) that incorporates the modified full convolutional neural network U-net and Gaussian-Dirichlet mixture model (GMMD) with spatial constraints is presented.
The proposed GMMD-U considers the local spatial relationships by assuming that the prior probability obeys the Dirichlet distribution.
Specifically, GMMD is applied for extracting brain tissue that has a distinct intensity region and modified U-net is exploited to correct the wrong-classification areas caused by GMMD or other conventional approaches.
The proposed GMMD-U is designed to take advantage of the statistical model-based segmentation techniques and deep neural network.
We evaluate the performance of GMMD-U on a publicly available brain MRI dataset by comparing it with several existing algorithms, and the results reported reveal that the proposed framework can accurately detect the brain tissue from MRIs.
The proposed learning-based integrated framework could be effective for brain tissue segmentation, which will be helpful for surgeons in brain disease diagnosis.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Lai, Jiawei& Zhu, Hongqing& Ling, Xiaofeng. 2019. Segmentation of Brain MR Images by Using Fully Convolutional Network and Gaussian Mixture Model with Spatial Constraints. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1195693
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Lai, Jiawei…[et al.]. Segmentation of Brain MR Images by Using Fully Convolutional Network and Gaussian Mixture Model with Spatial Constraints. Mathematical Problems in Engineering No. 2019 (2019), pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1195693
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Lai, Jiawei& Zhu, Hongqing& Ling, Xiaofeng. Segmentation of Brain MR Images by Using Fully Convolutional Network and Gaussian Mixture Model with Spatial Constraints. Mathematical Problems in Engineering. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1195693
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1195693
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
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