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基于聚類分析的磁共振圖像分割與有偏場估計 版權信息
- ISBN：9787576807127
- 條形碼：9787576807127 ; 978-7-5768-0712-7
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
基于聚類分析的磁共振圖像分割與有偏場估計 內容簡介
本書內容包括：基于聚類分析的分割、基于Mercer核的聚類算法、空間約束的核聚類圖像分割算法、結合有偏場糾正的快速核聚類算法、基于聚類典型數據的快速核聚類算法等。
基于聚類分析的磁共振圖像分割與有偏場估計 目錄
1 緒論
1.1 前言
1.2 MRI圖像的特點和分割目標
1.2.1 MRI圖像的特點
1.2.2 顱腦組織的分布和分割的目標
1.3 醫學圖像分割的常用方法和分類
1.3.1 基于模糊理論的圖像分割
1.3.2 基于形變模型的分割
1.3.3 基于隨機場的分割方法
1.3.4 基于核函數的分割方法
1.4 醫學圖像分割算法的評估
1.4.1 具有標準分割結果的臨床數據
1.4.2 具有標準分割結果的仿真數據
1.5 意義和貢獻
1.6 本書的結構安排
2 基于聚類分析的分割
2.1 聚類與模糊聚類的概念
2.2 基于代價函數的聚類算法
2.2.1 基于混合模型的概率聚類
2.2.2 高斯混合模型的EM聚類
2.2.3 模糊聚類
2.3 模糊C均值聚類(FCM)算法
2.4 模糊C均值聚類的缺點和改進
2.5 本章小結
3 基于Mercer核的聚類算法
3.1 引言
3.2 Mercer定理與Mercer核
3.2.1 Mercer映射
3.2.2 正定條件與Mercer核
3.3 近鄰度量與基于核函數的度量
3.3.1 相似性測度以及不相似性的度量
3.3.2 基于Mercer核的測度
3.4 基于Mercer核的模糊C均值聚類
3.4.1 特征空間距離展開式與聚類算法
3.4.2 聚類目標公式和隸屬度的迭代式
3.5 核聚類算法的改進
3.5.1 KFCM-Ⅱ算法
3.5.2 Mercer映射中原像的問題
3.5.3 KFCM-Ⅱ聚類初始化
3.5.4 高斯核σ參數的確定
3.6 FCM和KFCMl.II的實驗結果及討論
3.7 本章小結
4 空問約束的核聚類圖像分割算法
4.1 引言
4.2 使用空間約束的KFCM-II聚類
4.3 使用Markov場進行空間約束的KFCM—II算法
4.3.1 鄰域系統和勢團的定義
4.3.2 基于兩點勢團的空間約束
4.3.3 聚類參數的確定
4.3.4 實驗結果及分析
展開全部
基于聚類分析的磁共振圖像分割與有偏場估計 作者簡介
廖亮，男，博士，中原工學院電子信息系副主任，河南省機器學習與圖像分析杰出外籍科學家工作室中方負責人，畢業于華南理工大學電子信息學院，德國數學文摘ZBMATH評論員，IEEE會員，CCF會員。主要研究方向為機器智能、圖像分析、高維數據處理。 劉欣，女，黃河水利委員會信息中心高級工程師。畢業于鄭州大學信息工程學院計算機應用專業，碩士研究生學歷。高級程序員，系統分析師，主要研究方向為水利信息化與可視化。
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