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基于多元信息的高斯混合模型左心室MR图像分割/如何发表论文
水平集模型在核磁共振图像(MRI)分割中具有十分重要的地位.但由于MR图像往往具有弱边界和强噪音,传统的水平集模型用于图像分割时一般依据图像梯度信息,因而很难得到真实解.高斯混合模型使用了图像全局信息,能较好地处理弱边界问题.但传统的高斯混合模型仅使用了灰度值分布信息,未对像素的位置进行考虑,这使得其在处理噪音图像时效果并不是很理想.该文利用图像多种信息构造新的信息场,使得由信息场构造的高斯混合模型更能处理噪音等影响,同时防止从弱边界泄漏.在取得心脏内壁后构造能量方程,运用形状约束和图像信息以得到心脏外壁.对左心室MR图像分割实验表明该模型具有较好的分割效果.
 
所在期刊:《计算机工程与应用》
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