Flera populära klassificeringsalgoritmer som används för att segmentera magnetisk resonans hjärna bilder antar att bildstyrka, eller log-transformed intensiteter, uppfyller en ändlig Gaussian blandning modell. I dessa metoder, parametrarna för blandningen modellen uppskattas och de bakre sannolikheterna för varje vävnadsklass används direkt som mjuka segmenteringar eller kombineras för att bilda en hård segmentering. Det föreslås och visas i detta papper att en rician blandning modell passar de observerade data bättre än en Gaussian modell. Följaktligen är en Rician blandning modell formuleras och används inom en förväntan maximization (EM) ram för att ge en ny vävnadsklassificeringsalgoritm som kallas Rician Classifier med EM (RiCE). Det visas med hjälp av både simulerade och verkliga data att RiCE ger jämförbar eller bättre prestanda än algoritmer baserade på den finita Gaussian blandningsmodell. Vi visar också att RiCE ger mer konsekventa segmenteringsresultat när det används på bilder av samma individ som förvärvats med olika T1-viktade pulssekvenser. RiCE har därför potential att stabilisera segmenteringsresultaten i hjärnstudier med heterogena förvärvskällor, vilket vanligtvis finns i både multicenter- och longitudinella studier.
Roy och Al. REF införde en Rician Classifier som baserades på Rician blandningsmodell med en EM för segmentering.
Consistent segmentation using a Rician classifier
{'venue': 'Medical image analysis', 'journal': 'Medical image analysis', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}