کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6866232 | 679096 | 2015 | 9 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A novel statistical cerebrovascular segmentation algorithm with particle swarm optimization
ترجمه فارسی عنوان
الگوریتم تقسیم بندی مغز و اعصاب آماری جدید با بهینه سازی ذرات
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
تقسیم سلولی مغزی، مدل مخلوط محدود بهینه سازی ذرات ذرات، هیستوگرام شدت توزیع رایلی،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
We present an automatic statistical intensity-based approach to extract the 3D cerebrovascular structure from time-of flight (TOF) magnetic resonance angiography (MRA) data. We use the finite mixture model (FMM) to fit the intensity histogram of the brain image sequence, where the cerebral vascular structure is modeled by a Gaussian distribution function and the other low intensity tissues are modeled by Gaussian and Rayleigh distribution functions. To estimate the parameters of the FMM, we propose an improved particle swarm optimization (PSO) algorithm, which has a disturbing term in speeding updating the formula of PSO to ensure its convergence. We also use the ring shape topology of the particles neighborhood to improve the performance of the algorithm. Computational results on 34 test data show that the proposed method provides accurate segmentation, especially for those blood vessels of small sizes.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 148, 19 January 2015, Pages 569-577
Journal: Neurocomputing - Volume 148, 19 January 2015, Pages 569-577
نویسندگان
Lei Wen, Xingce Wang, Zhongke Wu, Mingquan Zhou, Jesse S. Jin,