Intensitet inhomogenitet orsakar många svårigheter i bildsegmentering och förståelsen av magnetisk resonans (MR) bilder. Bias korrigering är en viktig metod för att ta itu med intensitet inhomogeniteten hos MR-bilder före kvantitativ analys. I detta papper är en modifierad modell utvecklad för segmentering av bilder med intensitet inhomogenitet och uppskattning av biasfältet samtidigt. I den modifierade modellen definieras ett klusterkriterium för energifunktion genom att man tar hänsyn till skillnaden mellan den uppmätta bilden och den uppskattade bilden i den lokala regionen. Genom att använda denna skillnad i lokal region, kan den modifierade metoden få exakta segmenteringsresultat och en korrekt uppskattning av biasfältet. Energifunktionen inkorporeras i en nivåuppsättning med en nivåuppsättning som legaliseringsterm, och energiminimeringen utförs av en nivåuppsättning utvecklingsprocess. Den föreslagna modellen framträdde först som en tvåfasmodell och utvidgades sedan till en flerfasmodell. De experimentella resultaten visar på fördelarna med vår modell när det gäller noggrannhet och okänslighet för placeringen av de initiala konturerna. I synnerhet har vår metod tillämpats på olika syntetiska och verkliga bilder med önskvärda resultat.
Huang och Zeng REF föreslog den modifierade metoden för en aktiv konturmodell för segmentering av bilder med intensitetsinhomogeniteter och bedömning av biasfält för att få korrekta segmenteringsresultat och en korrekt uppskattning av biasfältet.
An Active Contour Model for the Segmentation of Images with Intensity Inhomogeneities and Bias Field Estimation
{'venue': 'PloS one', 'journal': 'PloS one', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}