【摘要】：基于參數(shù)化模型的圖像分割算法對復(fù)雜的醫(yī)學(xué)圖像分割精度較低,提出一種基于改進粗糙集概率模型的魯棒醫(yī)學(xué)圖像分割算法。首先,將粗糙集的上下逼近與概率邊界區(qū)引入最大期望算法中,表征每個類簇;然后,將圖像的灰度分布建模為一個有限數(shù)量的混合粗糙集概率分布;最終,通過馬爾可夫隨機場引入圖像的空間信息,提高圖像分割算法的魯棒性�；诤铣赡X部MR(核磁共振)圖像庫與真實腦部MR圖像庫的分割實驗結(jié)果顯示,本算法的分割精度與魯棒性均優(yōu)于其他參數(shù)化模型的分割算法及其他專門的腦部MR圖像分割算法。
[Abstract]:The image segmentation algorithm based on parameterized model has low accuracy for complex medical image segmentation. A robust medical image segmentation algorithm based on improved rough set probability model is proposed. Firstly, the upper and lower approximation of rough sets and the probability boundary region are introduced into the maximum expectation algorithm to represent each cluster, and then the gray distribution of the image is modeled as a finite number of mixed rough set probability distributions. Finally, the robustness of the image segmentation algorithm is improved by introducing the spatial information of the image into the Markov random field. Based on the segmentation results of synthetic brain MR image library and real brain MR image library, the experimental results show that, The segmentation accuracy and robustness of this algorithm are better than those of other parameterized models and other special brain MR image segmentation algorithms.
【作者單位】： 福建醫(yī)科大學(xué)基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)院;
【基金】：福建省自然科學(xué)基金資助項目(2016J01373) 福建省衛(wèi)生廳青年科研計劃資助項目(2013-1-34)
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2411153