• 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

    • 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.

    • 专利类型:

      发明专利

    • 申请/专利号:

      CN201310205383.1

    • 申请日期:

      2013.05.29

    • 公开/公告号:

      CN103295236A

    • 公开/公告日:

      2013-09-11

    • 发明人:

      高协平 胡凯

    • 申请人:

      湘潭大学

    • 主分类号:

      G06T7/00(2006.01)I,G,G06,G06T,G06T7

    • 分类号:

      G06T7/00(2006.01)I,G,G06,G06T,G06T7,G06T7/00

    • 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.