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基于增强的粒子滤波算法的医学图像动态轮廓跟踪新方法
1
作者
周寿军
陈武凡
《第一军医大学学报》
CSCD
北大核心
2004年第6期677-681,共5页
关于医学图像的研究,感兴趣区的运动估计和跟踪是一个深受关注的领域。鉴于医学图像质量低、噪声大的普遍特点,从状态变量的非线性、非高斯分布前提出发,利用粒子滤波技术解决该类跟踪问题是一种具有挑战性的技术:由于经典粒子滤波器的...
关于医学图像的研究,感兴趣区的运动估计和跟踪是一个深受关注的领域。鉴于医学图像质量低、噪声大的普遍特点,从状态变量的非线性、非高斯分布前提出发,利用粒子滤波技术解决该类跟踪问题是一种具有挑战性的技术:由于经典粒子滤波器的权值计算,尤其是重要密度函数的构造方法严重影响了粒子滤波器的性能,本文提出了重要改进。针对用粒子滤波方法估计动态轮廓线这一特殊应用,构造了具有特色的似然和先验概率密度算法。结合客观的理论评价标准和大量比较试验,该方法为精确估计动态轮廓线提供了较好的解决对策。
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关键词
顺序蒙特卡罗方法
粒子滤波
重要密度
似然估计
医学图像
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职称材料
题名
基于增强的粒子滤波算法的医学图像动态轮廓跟踪新方法
1
作者
周寿军
陈武凡
机构
第一军医大学医学图像全军重点实验室
出处
《第一军医大学学报》
CSCD
北大核心
2004年第6期677-681,共5页
基金
国家自然科学青年科学基金项目(60302022)
国家自然科学重点项目(30130180)~~
文摘
关于医学图像的研究,感兴趣区的运动估计和跟踪是一个深受关注的领域。鉴于医学图像质量低、噪声大的普遍特点,从状态变量的非线性、非高斯分布前提出发,利用粒子滤波技术解决该类跟踪问题是一种具有挑战性的技术:由于经典粒子滤波器的权值计算,尤其是重要密度函数的构造方法严重影响了粒子滤波器的性能,本文提出了重要改进。针对用粒子滤波方法估计动态轮廓线这一特殊应用,构造了具有特色的似然和先验概率密度算法。结合客观的理论评价标准和大量比较试验,该方法为精确估计动态轮廓线提供了较好的解决对策。
关键词
顺序蒙特卡罗方法
粒子滤波
重要密度
似然估计
医学图像
Keywords
sequential Monte Carlo
particle filter
importance density
likelihood estimation
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于增强的粒子滤波算法的医学图像动态轮廓跟踪新方法
周寿军
陈武凡
《第一军医大学学报》
CSCD
北大核心
2004
0
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