Local maximum detection for fully automatic classification of EM algorithm
Conference proceedings article
ผู้เขียน/บรรณาธิการ
กลุ่มสาขาการวิจัยเชิงกลยุทธ์
ไม่พบข้อมูลที่เกี่ยวข้อง
รายละเอียดสำหรับงานพิมพ์
รายชื่อผู้แต่ง: Lerddararadsamee T., Jiraraksopakun Y.
ผู้เผยแพร่: Hindawi
ปีที่เผยแพร่ (ค.ศ.): 2012
ISBN: 9781467320245
นอก: 0146-9428
eISSN: 1745-4557
ภาษา: English-Great Britain (EN-GB)
บทคัดย่อ
In this paper, we proposed a method for fully-automatic EM segmentation on brain MR images without a priori knowledge. Instead of manually predetermination on number of tissue classes, the proposed method automatically find mean intensities of distinct tissues from the histogram. The brain MR images were chosen to test our proposed method, but our method can, in fact, be general for other MR segmentations using EM with which the Gaussian mixture distribution of an image histogram holds. The results from our method suggested that a fully automatic segmentation using EM can be achieved with no significant difference in segmentation accuracy compared to the conventional EM. ฉ 2012 IEEE.
คำสำคัญ
Automatic segmentation, Expectation Maximization (EM), local maximum detection, Magnetic Resonance Image (MRI)
ติดต่อสอบถามเพิ่มเติมได้ที่