Level Set Segmentation of Medical Images Based on Local Region Statistics and Maximum a Posteriori Probability
المؤلفون المشاركون
Fan, Yangyu
Feng, Yan
Wang, Yi
Cui, Wenchao
Lei, Tao
المصدر
Computational and Mathematical Methods in Medicine
العدد
المجلد 2013، العدد 2013 (31 ديسمبر/كانون الأول 2013)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2013-11-05
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
This paper presents a variational level set method for simultaneous segmentation and bias field estimation of medical images with intensity inhomogeneity.
In our model, the statistics of image intensities belonging to each different tissue in local regions are characterized by Gaussian distributions with different means and variances.
According to maximum a posteriori probability (MAP) and Bayes’ rule, we first derive a local objective function for image intensities in a neighborhood around each pixel.
Then this local objective function is integrated with respect to the neighborhood center over the entire image domain to give a global criterion.
In level set framework, this global criterion defines an energy in terms of the level set functions that represent a partition of the image domain and a bias field that accounts for the intensity inhomogeneity of the image.
Therefore, image segmentation and bias field estimation are simultaneously achieved via a level set evolution process.
Experimental results for synthetic and real images show desirable performances of our method.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Cui, Wenchao& Wang, Yi& Lei, Tao& Fan, Yangyu& Feng, Yan. 2013. Level Set Segmentation of Medical Images Based on Local Region Statistics and Maximum a Posteriori Probability. Computational and Mathematical Methods in Medicine،Vol. 2013, no. 2013, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-481601
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Cui, Wenchao…[et al.]. Level Set Segmentation of Medical Images Based on Local Region Statistics and Maximum a Posteriori Probability. Computational and Mathematical Methods in Medicine No. 2013 (2013), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-481601
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Cui, Wenchao& Wang, Yi& Lei, Tao& Fan, Yangyu& Feng, Yan. Level Set Segmentation of Medical Images Based on Local Region Statistics and Maximum a Posteriori Probability. Computational and Mathematical Methods in Medicine. 2013. Vol. 2013, no. 2013, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-481601
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-481601
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