论文MICO for MRI bias field estimation and tissue segmentation品讲
(不知道为什么公式粘不过来,CSDN的博客还是有点弱,需要word版本的可以给我发邮件)
这篇文章是李纯明2014年发表在 Magnetic Resonance Imaging上的一篇文章,与他发表的论文A Robust Parametric Method for Bias Field Estimation and Segmentation of MR Images(CVPR2009)、MRI tissue classification and bias field estimation based on coherent local intensity clustering: a unified energy minimization framework(IPMI2009)这两篇论文的算法基本上是一样的。在论文中,作者提出了一种新的能量最小化方法Multiplicative intrinsic component optimization(MICO),该方法能够针对MRI图像同时进行偏移场估计、偏移场校正及图像分割。之所以叫MICO是在构建模型的时候,将MRI影像分解为真实图像和偏移场这两项的乘积。
论文的前提假设
论文算法基于两个假设:
1、MRI影像中,组织之间不会出现交叉,即边界是清晰的。
2、偏移场在全局是平滑的,并且变化缓慢,在一个小的局部可以看做是不变的。
另外,论文还有一个隐含地假设:同一组织的真实影像亮度是一致的。
在这里,我们可以看到作者将一些影响的先验知识带入到了方程式中。
算法推导
首先,我们可以定义采集到得图像可以分解为偏移场和真实图像的乘积再与噪声叠加,我们可以将公式描述为:
(1)
其中表示我们采集到得影像,表示偏移场,表示真实影像,表示噪声,在这里作者假设噪声的均值为0。
基于以上公式,那么对偏移场的估计和对图像的分割就可以理解为对和的优化搜索。为了有效的利用和,需要对偏移场和真实图像进行适当的数学解释和表述。
对于偏移场,作者用一系列线性函数来描述(理论上,通过线性组合可以达到任意精度)。因此偏移场可以写为
(2)
其中,,在这里可以用多项式基函数来表示,在论文的代码中,作者只用了10个多项式。对的优化就可以转化为对的优化。
对于真实影像,基于前面的假设,如果图像中有N个组织,那么真实图像可以写为以下表达:
(3)
对于图像中的某个像素来说,要么为0,要么为1,并且的和为1。也就是说我们通过来区分各个组织。
MICO的能量公式
经过前面的介绍,作者列出了能量公式
(4)
带入前方假设,可写为
(5)
在公式中带入3式中约束后整理公式,可以写为
(6)
以上计算个过程,我们都假设是二值函数,也就是所谓的硬分割,在一些情况下,可能需要软分割,这时需要加入模糊函数使得可以介于0与1之间,就和Fuzzy C-Means聚簇模型中定义的那样,在这里我们定义模糊器,这时能量公式可以定义为:
(6)
能量最小化
在这里我们可以看到,对能量的最小化可以转化为对的优化,在这里,首先固定其中两个参数计算另一个参数的优化值,然后一次递归迭代求出最后的优化值。
可以证明优化值分别如下:
(7)
(8)
对于需要判断,当时
(9)
(10)
当时,
(11)
至此,论文算法描述结束。接下来我们结合代码看看论文怎么在具体针对具体的MRI影像进行算法实现。
论文MICO for MRI bias field estimation and tissue segmentation品讲相关推荐
- 【论文笔记】PSEUDOSEG: DESIGNING PSEUDO LABELS FOR SEMANTIC SEGMENTATION
论文笔记 1.论文题目 2.作者及研究单位 3.摘要 4.简介 (1)这篇论文针对什么问题展开的研究 (2)已有工作是如何解决这些问题的(已有工作存在什么不足) (3)这篇论文是如何做的(如何弥足已有 ...
- 【论文笔记】DEEP FEATURE SELECTION-AND-FUSION FOR RGB-D SEMANTIC SEGMENTATION
论文 题目:DEEP FEATURE SELECTION-AND-FUSION FOR RGB-D SEMANTIC SEGMENTATION 收录于:ICME 2021 论文:Deep Featur ...
- 论文阅读:TensorMask: A Foundation for Dense Object Segmentation
Tensor Mask 文章 何恺明还有RBG大神的新作(一作陈鑫磊这个名字也很熟悉啊).之前在instance segmentation方面只看过mask R-CNN的论文,看到这篇文章是de ...
- 论文阅读笔记--Monocular Human Pose Estimation: A Survey of Deep Learning-based Methods 人体姿态估计综述
趁着寒假有时间,把之前的论文补完,另外做了一点点笔记,也算是对论文的翻译,尝试探索一条适合自己的论文阅读方法. 这篇笔记基本按照原文的格式来,但是有些地方翻译成中文读起来不太顺,因此添加了一些自己的理 ...
- 【论文阅读】Efficient Illuminant Estimation for Color Constancy Using Grey Pixels
论文:Efficient Illuminant Estimation for Color Constancy Using Grey Pixels 作者:Kai-Fu Yang 年份:2015年 期刊:C ...
- 【论文笔记】3D Human Pose Estimation with Spatial and Temporal Transformers
论文链接:https://arxiv.org/pdf/2103.10455.pdf github地址:https://github.com/zczcwh/PoseFormer 1. 方法归类 3d h ...
- 论文笔记 - RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching
这篇博客是对论文RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching的阅读笔记. 论文地址位于paper,代码已 ...
- 论文阅读《Revisiting Stereo Depth Estimation From a Sequence-to-Sequence Perspective with Transformers》
论文地址:https://ieeexplore.ieee.org/document/9711118 源码地址:https://github.com/mli0603/stereo-transformer ...
- 【论文精读】Deep Defocus Map Estimation using Domain Adaptation-2019CVPR
题目:Deep Defocus Map Estimation using Domain Adaptation 题目:使用区域适应的深度散焦map估计 作者:Junyong Lee 来自POSTECH ...
最新文章
- nova ERROR (ClientException): 解决方法
- ocr识别技术-车牌识别一体机的核心关键
- 性能测试四十八:Jenkins+Ant+Jmeter系统部署
- 关于Config.ARGB_8888、Config.ALPHA_8、Config.ARGB_4444、Config.RGB_565的理解
- Spring集成Quartz定时任务 ---- 定时执行
- 苹果叒要开发布会了!多款新机曝光,Intel不淡定了
- 解决Ubuntu18.04下VLC打不开的问题
- 有关top命令中的%st,sar命令中的%steal .
- 《算法导论》第三版第6章 堆排序 练习思考题 个人答案
- CentOS下转换网易云音乐ncm格式为mp3
- Java qq登录界面设计
- idea打包java项目
- zuc算法代码详解_ZUC算法-信息安全工程师知识点
- android web 爬虫,Android学习——Jsoup实现网络爬虫,爬取贤集网
- 中国工程院院士刘韵洁:中国未来网络创新环境CENI的探索
- Python实现多任务
- 数字式竞赛抢答器(8人抢答)
- 6亿视频号的8种私域流量变现模式
- Photoshop之旅游名片制作(保姆级教程)
- XML教程(4)---皇家的术士(初涉XSL)