I detta dokument föreslås en ny energiminimeringsmetod som kallas multiplicativ inneboende komponentoptimering (MICO) för bedömning av gemensamt biasfält och segmentering av bilder av magnetisk resonans (MR). Den föreslagna metoden drar full nytta av nedbrytningen av MR-bilder i två multiplikativa komponenter, nämligen den sanna bilden som kännetecknar en fysisk egenskap hos vävnaderna och det biasfält som står för intensiteten inhomogenitet, och deras respektive rumsliga egenskaper. Bias fältuppskattning och vävnadssegmentering uppnås samtidigt genom en energiminimeringsprocess som syftar till att optimera skattningarna av de två multiplikativa komponenterna i en MR-bild. Det biasfält är iterativt optimerat genom att använda effektiva matrisberäkningar, som verifieras för att vara numeriskt stabila genom matrisanalys. Ännu viktigare är att energin i vår formulering är konvex i var och en av dess variabler, vilket leder till robustheten i den föreslagna energiminimeringsalgoritmen. MICO-formuleringen kan naturligt utvidgas till 3D/4D vävnadssegmentering med rumslig/sptatiotemporal legalisering. Kvantitativa utvärderingar och jämförelser med vissa populära programvaror har visat överlägsen prestanda för MICO när det gäller robusthet och noggrannhet.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. REF föreslog algoritmen för multiplicativ intern komponentoptimering (MICO), som kan användas för att korrigera biasfält och segmentera normal mänsklig vävnad på samma gång.
Multiplicative intrinsic component optimization (MICO) for MRI bias field estimation and tissue segmentation.
{'venue': 'Magnetic resonance imaging', 'journal': 'Magnetic resonance imaging', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine']}