高斯混合模型融合SSC的脑部MR图像分割
BRAIN MR IMAGE SEGMENTATION BASED ON FUSION OF GAUSSIAN MIXED MODEL AND SSC作者机构：四川理工学院计算机学院四川自贡643000
出 版 物：《计算机应用与软件》 (Computer Applications and Software)
年 卷 期：2015年第32卷第7期
页 面：70-73,78页
学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
基 金：四川省教育厅科研项目(13ZAO125) 四川省高校重点实验室开放基金项目(2014WZY05) 企业信息化与物联网测控技术四川省高校重点实验室资助项目(2014WZY03) 软件工程专业综合改革项目(B12201002)
主 题：半监督学习 k-均值聚类 高斯混合模型 磁共振脑部图像 统计学参数
摘 要：针对脑补核磁共振图像分割问题,提出一种基于高斯混合模型融合半监督聚类方法。首先,从原始数据集随机选取MR图像切片;然后,利用k-均值算法聚类;最后,利用统计学和所得聚类的类标签信息完成分类。实验结果表明,该方法加快了收敛速度。相比两种有监督高斯混合模型,该方法取得了更好的分割结果,且无需标记训练数据集。
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