Non‐local‐based spatially constrained hierarchical fuzzy <i>C</i> ‐means method for brain magnetic resonance imaging segmentation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Owing to the existence of noise and intensity inhomogeneity in brain magnetic resonance (MR) images, the existing segmentation algorithms are hard to find satisfied results. In this study, the authors propose an improved fuzzy C ‐mean clustering method (FCM) to obtain more accurate results. First, the authors modify the traditional regularisation smoothing term by using the non‐local information to reduce the effect of the noise. Second, inspired by the mechanism of the Gaussian mixture model, the distance function of FCM is defined by using the form of certain exponential function consisting of not only the distance but also the covariance and the prior probability to improve the robustness. Meanwhile, the bias field is modelled by using orthogonal basis functions to reduce the effect of intensity inhomogeneity. Finally, they use the hierarchical strategy to construct a more flexibility function, which considers the improved distance function itself as a sub‐FCM, to make the method more robust and accurate. Compared with the state‐of‐the‐art methods, experiment results based on synthetic and real MR images demonstrate its accuracy and robustness.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle