Hierarchical Method for Brain MRI Segmentation Based on using Atlas Information and Least Square Support Vector Machine
Publish place: 19th Iranian Conference on Electric Engineering
Publish Year: 1390
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 1,224
This Paper With 5 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICEE19_223
تاریخ نمایه سازی: 14 مرداد 1391
Abstract:
In this paper, an automatic method for segmentation of cerebral magnetic resonance (MR) images based on using a hierarchical approach is proposed. In this study, a combination of brain probabilistic atlas as a priori information and support vector machines (SVM) is employed. Here, least-square SVM (LS-SVM) as a powerful supervised learning method with high generalization characteristics is used to generate brain tissue probabilities. The proposed method is applied to BrainWeb simulated data and IBSR real data. Quantitative and qualitative results obtained from simulations demonstrate excellent performance of the applied method in segmenting brain tissues into three categories of cerebrospinal fluid (CSF), white matter (WM) and grey matter (GM
Keywords:
Atlas , Brain Segmentation , Hierarchical Model , Least Square Support Vector Machine (LSSVM) , Magnetic Resonance Imaging (MRI
Authors
Keyvan Kasiri
Department of Electrical and Electronics Engineering, Shiraz University of Technology, Shiraz, Iran
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :