Abstract-Denna studie presenterar en geometrisk modell och en beräkningsalgoritm för segmentering av ultraljudsbilder. En partiell differentialekvation (PDE)-baserat flöde är utformad för att uppnå en maximal sannolikhet segmentering av målet i scenen. Flödet härleds som den brantaste nedstigningen av en energifunktionell med hänsyn till densitetsannolikheten fördelning av de grå nivåerna i bilden samt jämnhet begränsningar. För att modellera grå nivå beteende ultraljudsbilder, den klassiska Rayleigh sannolikhetsfördelning beaktas. Flödets stabila tillstånd innebär en maximal sannolikhet för segmentering av målet. En finit skillnad approximation av flödet härleds, och numeriska experiment tillhandahålls. Resultaten presenteras på ultraljud medicinska bilder som foster ekografi och ekokardiografi.
REF Nivåuppsättningen metod används för att driva kurvans utveckling för att uppnå en maximal sannolikhet segmentering av målet, med avseende på den statistiska fördelningen lagen bild pixlar.
Maximum likelihood segmentation of ultrasound images with Rayleigh distribution
{'venue': 'IEEE Transactions on Ultrasonics, Ferroelectrics and Frequency Control', 'journal': 'IEEE Transactions on Ultrasonics, Ferroelectrics and Frequency Control', 'mag_field_of_study': ['Physics', 'Medicine', 'Mathematics']}