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基于小波域隐马尔可夫模型的人脑MRI体数据分类
被引量：
1
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作者
刘正光
孙嘉
林雪燕
《天津大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第1期116-120,共5页
为保证三维体视化图像能较准确地表达组织,以人脑磁共振图像为例,提出了基于小波域隐马尔科夫模型的体数据分类算法,首先采用EM算法进行HMT模型参数估计,然后通过小波分解,得到近似初始分类数和各类在小波空间中的特征量,这在以往体数...
为保证三维体视化图像能较准确地表达组织,以人脑磁共振图像为例,提出了基于小波域隐马尔科夫模型的体数据分类算法,首先采用EM算法进行HMT模型参数估计,然后通过小波分解,得到近似初始分类数和各类在小波空间中的特征量,这在以往体数据分类中需要事先对体数据进行大量的训练才能得到．分类结果采用ICM (iterated conditional mode)方法获得．其结果表明,该方法在运算时间和分类效果上都优于以往的多分辨率分类方法．
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关键词
小波
隐马尔可夫模型(HMM)
磁共振图像(MRI)
最大期望(
em
)算法
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题名
基于小波域隐马尔可夫模型的人脑MRI体数据分类
被引量：
1
1
作者
刘正光
孙嘉
林雪燕
机构
天津大学电气与自动化工程学院
出处
《天津大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007年第1期116-120,共5页
文摘
为保证三维体视化图像能较准确地表达组织,以人脑磁共振图像为例,提出了基于小波域隐马尔科夫模型的体数据分类算法,首先采用EM算法进行HMT模型参数估计,然后通过小波分解,得到近似初始分类数和各类在小波空间中的特征量,这在以往体数据分类中需要事先对体数据进行大量的训练才能得到．分类结果采用ICM (iterated conditional mode)方法获得．其结果表明,该方法在运算时间和分类效果上都优于以往的多分辨率分类方法．
关键词
小波
隐马尔可夫模型(HMM)
磁共振图像(MRI)
最大期望(
em
)算法
Keywords
wavelet
hidden Markov model （HMM）
magnetism resonance imaging （MRI）
expectation-maxi- mization （em） algorithm
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
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被引量
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1
基于小波域隐马尔可夫模型的人脑MRI体数据分类
刘正光
孙嘉
林雪燕
《天津大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2007
1
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