基于自适应聚类中心的脑血管分割方法OA北大核心CSTPCD
Cerebral Vessel Segmentation Based on Adaptive Clustering Centers
脑血管分割是血管病变可视化、诊断和定量分析的关键步骤.但由于脑血管几何结构复杂,所占空间面积小,因此低对比度区域的血管分割依然是难点.在传统的基于密度的统计方法基础上,进一步采用基于梯度的自适应聚类中心的K均值进行血管提取.首先,根据磁共振血管成像(MRA)图像密度特征用一个瑞利分布和两个高斯分布函数,分别对背景区域、中间组织区域以及血管区域进行建模,采用期望最大的方法进行参数估计,利用后验概率获取血管的主体部分;之后根据剩余体素中包含血管的部分…查看全部>>
王喆;赵世凤;田沄;王学松;周明全
北京师范大学信息科学与技术学院,北京100875文化遗产数字化保护与虚拟现实北京市重点实验室,北京100875北京师范大学信息科学与技术学院,北京100875文化遗产数字化保护与虚拟现实北京市重点实验室,北京100875北京师范大学信息科学与技术学院,北京100875
信息技术与安全科学
脑血管分割有限混合模型K均值
《郑州大学学报（工学版）》 2019 (1)
虚拟环境下物体间交互关系研究
18-23,31,7
国家自然科学基金资助项目(61672103、61472042)北京市自然科学基金资助项目(4174094)青岛市科技计划项目(2017-4-3-2-xcl)
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