کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4968754 | 1449750 | 2016 | 33 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Application of Monte Carlo simulation with block-spin transformation based on the Mumford-Shah segmentation model to three-dimensional biomedical images
ترجمه فارسی عنوان
استفاده از شبیه سازی مونت کارلو با تبدیل دیفرانسیل متناوب بر اساس مدل تقسیم بندی مامورف شاه به تصاویر بیومدیکای سه بعدی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
ترجمه چکیده
در این مقاله، روش تکراری مونت کارلو برای حل مدل تقسیم بندی مامورف شاه در مورد تصاویر سه بعدی با تاکید بر تقسیم چند فاز ارائه شده است. روش حاضر روش فرآیند تبدیلی تکراری را به روش پیش مونت کارلو پیشنهاد شده توسط گروه ما برای بهبود همگرایی معرفی می کند. شبیه سازی عددی نشان داده است که روش کنونی، مشکل روش پیش مونت کارلو را که در بعضی موارد به مینیمم های محلی نزدیک می شود را برطرف می کند. زمان محاسبه روش فعلی را می توان با معرفی روش تحول بلوک-اسپین کوتاه کرد. ما همچنین نتیجه روش فعلی با روش برش گراف را مقایسه کردیم. مقایسه نشان داده است که روش پیشنهادی در تقریبا یکسانی از روش برش گراف در یک زمان معقول کوچک، تقریبا در مصرف حافظه، به ویژه در مورد تقسیم چند فاز، برتر است. مقایسه الگوی خروجی با حاشیه نویسی کارشناسان بالینی نشان می دهد که مدل تقسیم بندی ماموردر شاه برای مدل چند بعدی تقسیم بندی تصویری از تصاویر بیومدیکال مناسب است. با توجه به مزیت مصرف حافظه کوچک، روش کنونی مونت کارلو با تبدیل دایره ای اسپین می توان به طیف گسترده ای از تصاویر سه بعدی اعمال کرد. ما بیان می کنیم که تبدیل تبدیل بلاک نیز به روش برش گراف امکان پذیر است، که منجر به صرفه جویی در زمان محاسبات می شود، در حالی که حفظ همگرایی انرژی پایین تر.
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
چشم انداز کامپیوتر و تشخیص الگو
چکیده انگلیسی
In this paper, we present the iterative Monte Carlo method for solving Mumford-Shah segmentation model in the case of three-dimensional images with emphasis on multi-phase segmentation. The present method introduces iterative descent process to the preceding Monte Carlo method, proposed by our group, to improve convergence. The numerical simulations have shown that the present method overcomes the problem of the preceding Monte Carlo method that converges to local minima in some cases. The computational time of the present method can be shortened by introducing block-spin transformation procedure. We have also compared the result of the present method with the graph cuts method. The comparison has shown that the proposed method converges to almost the same solution of the graph cuts method in reasonably short time, and is superior in memory consumption, especially in the case of multi-phase segmentation. The comparison of the output pattern with the clinical experts' annotation suggests that the Mumford-Shah segmentation model is suitable for a multi-phase image segmentation model of biomedical images. Because of the advantage of small memory consumption, the present Monte Carlo method with the block-spin transformation can be applied to a wide range of three-dimensional images. We make a remark that the block-spin transformation is also applicable to the graph cuts method, which leads to the saving of the computational time while maintaining lower-energy convergence.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computer Vision and Image Understanding - Volume 152, November 2016, Pages 176-189
Journal: Computer Vision and Image Understanding - Volume 152, November 2016, Pages 176-189
نویسندگان
Satoshi Sashida, Yutaka Okabe, Hwee Kuan Lee,