Comparison of Brain Tissue Classification of Magnetic Resonance Images Based on Finite Mixture Models via Genetic Algorithm and Self - Annealing Expectation Maximization Algorithm
Publish place: 16th Iranian conference on Biomedical Engineering
Publish Year: 1388
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 1,988
This Paper With 6 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
این Paper در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICBME16_056
تاریخ نمایه سازی: 11 تیر 1388
Abstract:
Brain tissue classification of magnetic resonance images is critical to diagnose abnormalities in brain . Finite mixture models (FMMs) are effective tools for clustering in brain imaging . Fitting this model to the data leads to a sophisticated optimization problem which is diffecult to solve by standard approaches such as the expectation - maximization (EM) algorithm . In this paper , we apply two global optimization algorithms for the FMM parmeter estimation problem. The first approach is based on genetic algorithm and the other one is self - annealing EM - algorithm . The applied genetic algorithm reduces the premature convergence to its local minimum by using blended crossover ; furthermore, it introduced a new permutation operator for the purpose that it allows to impose biologically meaningful constraints to the FMM parameter values .The self - annealing EM algorithm is a new method for fitting mixture models to multivariate data without external initialization.
Keywords:
Authors
Somayeh Maleki
Control and Intelligent Processing Center of Excellence (CIPCE) , School of Electrical and Computer Engineering , University of Tehran , Tehran , Iran
Carlo Lucas
Institute for Research in Fundamental Science , IPM, Tehran , 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 :