Tytuł:

Novel statistical approach for segmentation of brain magnetic resonance imaging using an improved expectation maximization algorithm

Tytuł publikacji grupowej:

Optica Applicata

Autor:

Yang, Yong ; Huang, Shuying

Współtwórca:

Gaj, Miron. Redakcja ; Wilk, Ireneusz. Redakcja

Temat i słowa kluczowe:

optyka ; expectation maximization ; maximum likelihood ; magnetic resonance imaging (MRI) ; fuzzy C-means (FCM)

Opis:

Optica Applicata, Vol. 36, 2006, nr 1, s. 125-136

Abstrakt:

In this paper, an improved expectation maximization (EM) algorithm called statistical histogram based expectation maximization (SHEM) algorithm is presented. The algorithm is put forward to overcome the drawback of standard EM algorithm, which is extremely computationally expensive for calculating the maximum likelihood (ML) parameters in the statistical segmentation. Combining the SHEM algorithm and the connected threshold region-growing algorithm that is used to provide a priori knowledge, a novel statistical approach for segmentation of brain magnetic resonance (MR) image data is thus proposed. The performance of our SHEM based method is compared with those of the EM based method and the commonly applied fuzzy C-means (FCM) segmentation. Experimental results show the proposed approach to be effective, robust and significantly faster than the conventional EM based method.

Wydawca:

Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej

Miejsce wydania:

Wrocław

Data wydania:

2006

Typ zasobu:

artykuł

Źródło:

<sygn. PWr A3481II> ; kliknij tutaj, żeby przejść ; kliknij tutaj, żeby przejść

Język:

eng

Powiązania:

Optica Applicata ; Optica Applicata, Vol. 36, 2006 ; Optica Applicata, Vol. 36, 2006, nr 1 ; Politechnika Wrocławska. Wydział Podstawowych Problemów Techniki

Prawa:

Wszystkie prawa zastrzeżone (Copyright)

Prawa dostępu:

Dla wszystkich w zakresie dozwolonego użytku

Lokalizacja oryginału:

Politechnika Wrocławska