基于克隆选择算法和马尔可夫链蒙特卡尔方法融合隐马尔可夫随机场的脑部核磁共振自动分割研究

针对脑部磁共振(MR)图像分割问题,提出了一种基于克隆选择算法(CSA)和隐马尔可夫随机场(HMRF)的融合方法。首先,采用马尔可夫链蒙特卡尔(MCMC)算法对类标签进行估计,进行体素分类;然后,对分割结果进行偏场校正;最后,利用CSA的统计学进行HMRF模型参数估计,并利用迭代优化算法获得最终的分割结果。由于MCMC和CSA都是全局优化技术,所以HMRF-CSA算法能够克服传统HMRF方法的局部收敛以及较低分割精度的缺点。在仿真脑部MR图像集BrainWeb上的实验结果表明,对于主要脑部结构,算法的分割精度高于其他几种算法;且对图像伪影具有鲁棒性。     

改进的基于ASFCM婴幼儿脑部MRI分割算法

在诸多FCM的改进算法中,ASFCM算法表现较好,该算法改变空间惩罚项结构,使目标函数连续,并且具有自适应的参数,但会出现无法抑制婴幼儿脑部MR图像噪声较大的问题.为了解决这个问题,在ASFCM算法基础上融合非局部权重和核函数思想,提出一种改进的ASFCM算法(KNL-ASFCM).采用本文算法,FCM,RFCM和ASFCM算法对加入不同种类和强度噪声的临床婴幼儿脑部MR图像进行实验.分析结果表明:本文算法的分割准确性和噪声抑制能力比其他三种算法均有一定的提高,对婴幼儿脑部MR图像分割问题具有明显优势.     

一种多源遥感图像分割的融合新策略

为了充分利用多传感器遥感图像数据的互补信息来完成一致的图像解译工作,基于区域邻接图构建了马尔可夫场模型(MRF),并在MRF框架内提出了一种面向多源遥感图像分割的融合新策略.针对由美国陆地卫星探测系统专题制图仪获取的一组多光谱图像和合成孔径雷达图像中的分割问题,提出了具体的数据融合策略,即结合多源图像中的局部特征显著性指标和人眼视觉系统中的重要性因子图制定了融合规则,并在分割过程中充分考虑了传感器的可靠性对融合的影响.人工和真实数据集上的比对分析表明,新策略得到的割图区域匀质性最好,区域轮廓最清晰,并且可以有效提高分割精度.     

基于混合神经网络的脑部MRI图像语义分割算法

针对传统医学图像对缺乏标注的数据进行自动分割时存在分割精度不高、边缘模糊等问题,提出了一种利用混合神经网络对脑部核磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)的图像进行语义分割的算法。利用仿射网络对脑部MRI图像进行线性几何变换,基于卷积神经网络进行3D医学图像仿射变换,加入稠密模块减轻梯度消失和加强特征传递问题; 通过空间转换网络对脑部MRI进行空间转换,基于图谱的分割法获得脑部图像的分割结果。采用MICCAI的公共数据集BraTs2019进行实验验证,结果表明,算法可由脑部肿瘤MRI图像获得较好的分割精度和分割效率,为脑部MRI图像语义分割的研究提供一种新的实验方案。     

基于MRF分层高斯混合模型的脑MR图分割

脑部磁共振(MR)图像由于偏移场和噪声存在灰度不均的特点.针对传统高斯混合模型应用于MR图像分割中存在噪声和异常值敏感等问题,提出一种基于马尔可夫随机场(MRF)的分层高斯混合模型分割算法.将传统的高斯混合模型进行分层处理,使用高斯混合模型替代其中的高斯分布;针对图像像素点构建MRF,更新分层高斯混合模型的先验概率;根...     

用于图像分割的局部区域能量最小化算法

针对点对马尔可夫随机场(Pairwise MRF)模型中像素成对交互的结构不能充分描述图像丰富的局部统计特征问题,在研究Pairwise MRF模型基础上,提出了一种基于局部区域能量最小化的图像分割算法.该算法先利用图像局部区域信息构造局部区域能量模型,建立了一种局部交互的区域马尔可夫随机场分割模型,然后采用无环置信传播(LBP)算法对MRF全局能量进行优化.优化过程中,对局部区域能量进行收敛并按照MAP准则估计局部区域标号,通过LBP算法把局部区域信息传递到邻域区域中去.实验结果表明,所提出的新算法较标准LBP算法具有更好的分割结果,并有效地抑制了图像噪声信号和纹理信号对分割结果的干扰和影响.     

基于分水岭算法的磁共振脑图像自动分割

基于分水岭算法，提出了一种新的非脑组织去除和自动的脑磁共振图像的分割方法，利用区域合并技术克服分水岭算法固有的过分割问题，通过参数的设置，可以将图像中的非脑组织去除掉；对已去除非脑组织的图像，巧妙地将分水岭算法、区域合并和κ—均值算法相结合，可进行全自动地分割，效果良好。     

一种融合分层信息熵的MRF视频运动前景分割算法

针对视频图像中相邻像素的相关性对前景分割的影响问题,提出了一种以熵图像为纽带的分层马尔可夫随机场(MRF)视频运动前景分割算法.通过图像像素层和信息层构建自适应像素模型和动态光滑模型,增强了视频图像中邻域像素的空间一致性和时间连续性.然后在马尔可夫模型的框架下,采用多环置信度传播算法求解最大后验概率估计,提高视频运动前景分割的质量.实验结果表明该方法能够在不同的视频图像序列条件下完成对运动前景的有效分割.     

基于医学影像数据的图像分割方法研究述评

医学影像分割是提取影像中感兴趣的物体或特殊组织,对病变组织进行定性和定量分析。本文从医学应用的角度,简要介绍了几种经典医学图像分割方法的原理并对其进行医学影像分割的特点进行了分析。     

遗传神经网络在颅脑磁共振图像分割中的应用

采用全局最优化算法——实数遗传算法改进BP神经网络的学习算法。在此基础上，提出了一种新的基于实数遗传神经网络的磁共振图像分割算法。实验结果表明，新算法可以有效地降低噪声和边缘模糊对分割结果的影响。另外。设计了一个新的加速遗传算子，可以提高实数遗传算法的收敛速度。     

基于均值场理论和马尔可夫场的运动目标分割算法

研究了基于均值场理论和马尔可夫场的运动目标分割方法.该算法先对帧差图像进行简单的前背景划分,再采用均值场理论(MFT),建立马尔可夫随机场(MRF)模型,构造系统相应的能量函数.然后通过求取最大后验估计(MRF-MAP),即求最小能量函数,得出标记场,提取运动目标.实验结果证明:该算法能够很好地消除噪声,对运动目标分割具有较好的分割效果.     

基于响应面和MCMC的齿轮接触疲劳可靠性

针对齿轮接触失效,建立带有安装与制造误差的齿轮参数化模型,通过大变形显式动力学仿真软件来模拟齿面动态接触应力.然后,根据应力-强度干涉模型,建立齿轮响应面状态函数.为了提高齿轮响应面功能函数的拟合精度,提出了一种基于响应面和Markov chain Monte Carlo(MCMC)的可靠性分析方法,并进行可靠性灵敏度分析,以定量概率反映安装误差、制造误差及外载荷等随机因素对齿轮传动可靠性的影响程度.最后,将Monte Carlo模拟100 000次的计算结果与所提方法的结果进行比较,验证了可靠性分析方法的正确性.     

基于改进非洲秃鹫优化算法的脑MRI图像分割

针对非洲秃鹫优化算法(African vulture optimization algorithm,AVOA)在开发能力与探索能力之间存在的失衡问题,提出了一种多策略改进的非洲秃鹫优化算法(improved African vulture optimization algorithm,IAVOA)。采用佳点集初始化种群以增强多样性,引入混合对立学习以强化开发与探索,实施自适应信任度策略以动态调整搜索过程,应用高斯变异来进一步平衡算法的开发和探索能力。仿真结果显示,在12个典型测试函数上,IAVOA相较于对比算法,在收敛速度、求解精度和稳定性方面均显著提升。提出了IAVOA-FCM算法用于小样本数据集的脑磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)图像分割,通过IAVOA算法强大的全局寻优能力对FCM算法进行优化。在脑MRI图像分割实验中,与其他5种先进的结合算法相比,IAVOA-FCM在分割精度、稳定性等方面均表现出显著优势。     

基于Tamura纹理特征提取和SVM的多模态脑肿瘤MR图像分割

在Tamura纹理特征和支持向量机(SVM)算法基础上提出一种多模态脑肿瘤图像分割算法.将4种模态下的多序列核磁共振图像(MRI)的局部灰度特征与Tamura纹理度量相结合,尽可能提取足够多的图像信息;在SVM模型中输入已知样本并进行训练;用训练好的SVM模型处理其他脑肿瘤图像.实验通过对20例患者的图像进行展开,从实验数据来看,提出的方法可以精准有效地分割出脑肿瘤区域,得到脑肿瘤的边界,并且对脑肿瘤图像的差异性表现出较强的自适应能力.