کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
468124 | 698184 | 2009 | 14 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Bayesian mixture models of variable dimension for image segmentation
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
علوم کامپیوتر (عمومی)
پیش نمایش صفحه اول مقاله
![عکس صفحه اول مقاله: Bayesian mixture models of variable dimension for image segmentation Bayesian mixture models of variable dimension for image segmentation](/preview/png/468124.png)
چکیده انگلیسی
We present Bayesian methodologies and apply Markov chain sampling techniques for exploring normal mixture models with an unknown number of components in the context of magnetic resonance imaging (MRI) segmentation. The experiments show that by estimating the number of components using sample-based approaches based on variable dimension models the discriminating power of the estimated components is improved. Two different MCMC methods are compared to perform the segmentation of simulated magnetic resonance brain scans, the reversible jump MCMC model and the Dirichlet process (DP) mixture model. The preference given to the Dirichlet process mixture model is discussed.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computer Methods and Programs in Biomedicine - Volume 94, Issue 1, April 2009, Pages 1–14
Journal: Computer Methods and Programs in Biomedicine - Volume 94, Issue 1, April 2009, Pages 1–14
نویسندگان
Adelino R. Ferreira da Silva,