[发明专利]马尔可夫多特征随机场模型构建方法及其脑部MR图像分割技术有效
| 申请号： | 201310205383.1 | 申请日： | 2013-05-29 |
| 公开（公告）号： | CN103295236A | 公开（公告）日： | 2013-09-11 |
| 发明（设计）人： | 高协平;胡凯 | 申请（专利权）人： | 湘潭大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 411105 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种马尔可夫多特征随机场(MMFRF)模型构建方法及基于该模型的脑部MR图像分割技术。MMFRF模型构建方法中，本发明将传统MRF模型中单个特征随机场扩展为多个特征随机场情形，建立了对应的概率估计准则及优化求解方式。基于MMFRF模型的脑部MR图像分割技术包括：(a)将整个脑部图像域分成多个子域并将其建模成多个局部MMFRF模型，通过这些局部模型构建面向整个脑部域的组合MMFRF模型；(b)将组合MMFRF模型应用于脑部MR图像分割。本发明提供的MMFRF模型，适用于多种计算机视觉和图像分析应用；本发明提供的基于MMFRF模型的脑部MR图像分割技术实验结果准确、稳定。 | ||
| 搜索关键词： | 马尔可夫多 特征 随机 模型 构建 方法 及其 脑部 mr 图像 分割 技术 | ||
【主权项】：
一种马尔可夫多特征随机场模型构建方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)定义，包括标号随机场、多特征随机场的定义；(2)模型理论构建，给定多特征随机场集合Г情形下，通过Bayesian理论，得到模型中标号随机场X的组态的后验概率计算方式；(3)通过最大后验(MAP)概率估计准则对模型中标号随机场X的组态的后验概率进行估计；(4)通过迭代条件模式(ICM)优化算法对的MAP估计进行优化求解，得到模型中标号随机场X的最终的标号值；得到马尔可夫多特征随机场(MMFRF)模型。
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