Modified EM-Algorithm for Motion Field Refinement in Motion Compensated Frame Interpoliation

Nemcev, Nikolay; Gilmutdinov, Marat

doi:10.1007/978-3-319-67380-6_63

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“…There have been several attempts to improve the performance of labeling and MRF by enhancing their accuracy and speed for specific applications [51,56,[60][61][62][63][64].…”

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confidence: 99%

Segmentação por entropia de Tsallis através de MRF para o parcelamento de ressonância magnética cerebral

Azimbagirad¹

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xi xii de segmentação em comparação com delineamentos de tecidos de referência para avaliar o Mqe-MMRF. As simulações de ruído de ressonância magnética mostraram apenas 4,8 % de decréscimo nas métricas de pontuação de segmentação após a adição de artefatos de ruído de 40 % e 9 % de não uniformidade e de ruído Gaussiano, respectivamente. Para cinco sujeitos de treinamento, encontramos melhoras significantes médias nas métricas de similaridade, para cérebro inteiro 0,78, Matéria Branca 2,91, Matéria Cinzenta 3,85 e Líquido Cefalorraquidiano 3,83 % (p-valores <0,02) nas métricas quando o Mqe-MMRF é comparado a métodos estado da arte. O Mqe-MMRF foi realizado em 15 outros sujeitos reais no desafio on-line MRBrainS13, e os resultados mantiveram uma classificação mais alta do que as ferramentas de referência, ou seja, FreeSurfer, SPM e FSL. Como o método proposto melhorou a precisão da segmentação do cérebro e classificou o melhor desempenho para GM, ele pode ser usado em estudos morfológicos quantitativos do cérebro.Palavras-chave: 1.Segmentação de Imagem 2.Expectativa-Maximização 3.Algoritmo K-mean 4.q-entropia 5.Markov Random Field 6.Ressonância magnética

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“…There have been several attempts to improve the performance of labeling and MRF by enhancing their accuracy and speed for specific applications [51,56,[60][61][62][63][64].…”

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