Variativa inferenstekniker är kraftfulla metoder för att lära sig probabilistiska modeller och ger betydande fördelar jämfört med maximal sannolikhet (ML) eller maximal en posteriori (MAP) metoder. De har dock ännu inte utnyttjats fullt ut för bildbehandlingstillämpningar. I detta dokument presenterar vi en variants Bayes (VB) metod för bildsegmentering. Vi strävar efter att visa att VB tillhandahåller ett ramverk för att generalisera befintliga segmenteringsalgoritmer som är beroende av en förväntningsmaximering, samtidigt som de ökar sin robusthet och beräkningsstabilitet. Vi visar också hur optimal modell komplexitet kan fastställas automatiskt i en variationsmiljö, i motsats till ML ramar som i sig är benägna att översitta. Slutligen visar vi hur lämplig intensitet tidigare, som kan användas i kombination med den presenterade algoritmen, kan läras från stora bilddata uppsättningar genom att anta en empirisk Bayes metod.
En variants Bayes metod för MRI bildsegmentering REF.
Variational inference for medical image segmentation
{'venue': 'Comput. Vis. Image Underst.', 'journal': 'Comput. Vis. Image Underst.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}