A variational level set method image segmentation model with application to intensity inhomogene magnetic resonance imaging
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background and Objectives: In this article, we propose an image segmentation model based on Chan-Vese (CV) for image segmentation. By taking into account the local features of the image, the new proposed model can successfully segment images with intensity nonuniformity. Materials and Methods: We quantitatively compare our method with other two state-of-the-art algorithms, namely, CV model and local binary fitting (LBF) model in segmenting synthetic MR images with the ground truth from BrainWeb; the data can be available at: https://www.mni/mcgill.ca/brainweb/. For segmenting the missing and weak boundaries, to deal with the intensity inhomogeneity, based on the LBF model, we introduced the convex total variation regularization term, for explicit smoothing of the level set function ø. The evolution equation will be solved through the level set method of calculus of variations. Results: In the experimental processing, we use some real images and magnetic resonance imaging brain images as the experimental images, to validate the stabilization of algorithm. The experimental results on comprehensive and sincerity images show the outstanding of our proposed model with reference to stabilization and availability. Conclusions: We propose a new segmentation local information of an image and introduce a new regularization functional is to keep the level set function smooth. Finally, various experimental results on real and low-contrast image, showing which is a powerful type of images, including some that would be difficult to segment with gradient-based methods. In addition, the advantages of the proposed model are better than CV model and the LBF model. Our new model can effectively segment a real image.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».