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基于差分曲率分组混合模型的脑部MRI图像超分辨重建
被引量：
1
1
作者
王文倩
李敏
+1 位作者
黄宇
邓小于
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第6期925-934,共10页
核磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)能够提供丰富的病理信息,在脑损伤的诊断和治疗中具有重要意义,受采样时间和现有医疗设备的限制,临床上很难获得高分辨率的MRI图像.为此,提出一种基于差分曲率分组混合模型的超分辨重建方...
核磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)能够提供丰富的病理信息,在脑损伤的诊断和治疗中具有重要意义,受采样时间和现有医疗设备的限制,临床上很难获得高分辨率的MRI图像.为此,提出一种基于差分曲率分组混合模型的超分辨重建方法.首先在梯度特征提取的基础上引入差分曲率算法,进一步检测图像的边缘、斜坡等特征结构,并将特征块分为平滑区域、纹理区域和边缘区域3组;然后基于学生t分布混合模型分别学习3组特征区域的模型参数;最后选取多个似然概率较大的子分布共同重建高分辨率图像块.在癌症成像档案库数据集上的实验结果表明,在×2,×3和×4超分辨任务下,所提方法的平均峰值信噪比分别为41.36 dB,35.01 dB和31.32 dB,平均结构相似度分别为0.9848,0.9415和0.8795;与现有的超分辨重建方法相比,该方法重建的MRI图像纹理细节更丰富、边缘更清晰,并且重建时间更短.
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关键词
脑部MRI图像
超分辨重建
差分曲率
学生t分布混合模型
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职称材料
基于聚类改进的河流水体遥感图像处理算法
被引量：
5
2
作者
屈艳红
《人民长江》
北大核心
2022年第3期196-201,共6页
采用合适的图像分割技术及数据模型,是准确解译卫星遥感河流影像的关键环节。针对当前存在的技术问题,从提高遥感河流图像分割的准确性与抗噪性出发,提出了一种基于烟花优化K-Means聚类与学生t分布混合模型(Student′s t-distribution M...
采用合适的图像分割技术及数据模型,是准确解译卫星遥感河流影像的关键环节。针对当前存在的技术问题,从提高遥感河流图像分割的准确性与抗噪性出发,提出了一种基于烟花优化K-Means聚类与学生t分布混合模型(Student′s t-distribution Mixture Model,TMM)的遥感图像分割新算法。该算法首先采用烟花算法(Fireworks Algorithm,FA)来求解K-Means聚类的初始聚类中心,提高了聚类效果,可获得遥感图像的初步分割结果。然后,以初步分割结果作为初始值,建立学生t分布混合模型(TMM),采用EM算法确定参数最终值,并借助Bayesian公式完成图像二次分割。最后进行了算例验证,验证结果显示新方法在分割精度和稳定性方面,都较现有算法表现更优,可更为有效地实现遥感河流影像的解译。
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关键词
遥感图像
K-MEANS
聚类原理
学生t分布混合模型
烟花算法
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职称材料
题名
基于差分曲率分组混合模型的脑部MRI图像超分辨重建
被引量：
1
1
作者
王文倩
李敏
黄宇
邓小于
机构
南京理工大学计算机科学与工程学院
重庆大学生物流变科学与技术教育部重点实验室
山东省数字医学与计算机辅助手术重点实验室
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第6期925-934,共10页
基金
国家自然科学基金(61501241)
江苏省自然科学基金(BK20150792)
+2 种基金
生物流变科学与技术教育部重点实验室开放基金(CQKLBST-2018-011)
山东省数字医学与计算机辅助手术重点实验室开放基金(SDKL-DMCAS-2018-04)
江苏省交通运输科技项目(2021Y).
文摘
核磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)能够提供丰富的病理信息,在脑损伤的诊断和治疗中具有重要意义,受采样时间和现有医疗设备的限制,临床上很难获得高分辨率的MRI图像.为此,提出一种基于差分曲率分组混合模型的超分辨重建方法.首先在梯度特征提取的基础上引入差分曲率算法,进一步检测图像的边缘、斜坡等特征结构,并将特征块分为平滑区域、纹理区域和边缘区域3组;然后基于学生t分布混合模型分别学习3组特征区域的模型参数;最后选取多个似然概率较大的子分布共同重建高分辨率图像块.在癌症成像档案库数据集上的实验结果表明,在×2,×3和×4超分辨任务下,所提方法的平均峰值信噪比分别为41.36 dB,35.01 dB和31.32 dB,平均结构相似度分别为0.9848,0.9415和0.8795;与现有的超分辨重建方法相比,该方法重建的MRI图像纹理细节更丰富、边缘更清晰,并且重建时间更短.
关键词
脑部MRI图像
超分辨重建
差分曲率
学生t分布混合模型
Keywords
brain MRI image
super-resolu
t
ion recons
t
ruc
t
ion
differen
t
ial curva
t
ure
s
t
uden
t
t
-dis
t
ribu
t
ion mix
t
ure model
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于聚类改进的河流水体遥感图像处理算法
被引量：
5
2
作者
屈艳红
机构
河南省水利勘测设计研究有限公司
出处
《人民长江》
北大核心
2022年第3期196-201,共6页
基金
中央级公益性科研院所基本科研业务费项目(CKSF2019169/YT)。
文摘
采用合适的图像分割技术及数据模型,是准确解译卫星遥感河流影像的关键环节。针对当前存在的技术问题,从提高遥感河流图像分割的准确性与抗噪性出发,提出了一种基于烟花优化K-Means聚类与学生t分布混合模型(Student′s t-distribution Mixture Model,TMM)的遥感图像分割新算法。该算法首先采用烟花算法(Fireworks Algorithm,FA)来求解K-Means聚类的初始聚类中心,提高了聚类效果,可获得遥感图像的初步分割结果。然后,以初步分割结果作为初始值,建立学生t分布混合模型(TMM),采用EM算法确定参数最终值,并借助Bayesian公式完成图像二次分割。最后进行了算例验证,验证结果显示新方法在分割精度和稳定性方面,都较现有算法表现更优,可更为有效地实现遥感河流影像的解译。
关键词
遥感图像
K-MEANS
聚类原理
学生t分布混合模型
烟花算法
Keywords
remo
t
e sensing image
K-Means
clus
t
er me
t
hod
s
t
uden
t
s
t
dis
t
ribu
t
ion mixed model
fireworks algori
t
hm
分类号
TV21 [水利工程—水文学及水资源]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于差分曲率分组混合模型的脑部MRI图像超分辨重建
王文倩
李敏
黄宇
邓小于
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2023
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于聚类改进的河流水体遥感图像处理算法
屈艳红
《人民长江》
北大核心
2022
5
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职称材料
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