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MR图像中常含有偏移场以及噪声现象,传统的高斯混合模型无法得到正确的分类.在高斯混合模型目标函数中加入偏移场估计与噪声去除,完善其分类效果,使分类结果较好地克服偏移场和噪声影响.实验表明,该算法在得到较准确的分类结果的同时还能很好地估计偏移场.
基于改进的高斯混合模型脑MR图像分割
【摘 要】
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MR图像中常含有偏移场以及噪声现象,传统的高斯混合模型无法得到正确的分类.在高斯混合模型目标函数中加入偏移场估计与噪声去除,完善其分类效果,使分类结果较好地克服偏移场和噪声影响.实验表明,该算法在得到较准确的分类结果的同时还能很好地估计偏移场.
【机 构】
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南京信息工程大学数理学院
【出 处】
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南京信息工程大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2009年03期
【基金项目】
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国家自然科学基金（60973157）,江苏省高校自然科学基金（08KJB520004）
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