Comparison of Brain Tissue Classification of Magnetic Resonance Images Based on Finite Mixture Models via Genetic Algorithm and Self - Annealing Expectation Maximization Algorithm

سال انتشار: 1388
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,980

فایل این مقاله در 6 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

ICBME16_056

تاریخ نمایه سازی: 11 تیر 1388

چکیده مقاله:

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.

نویسندگان

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 مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله 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 مقاله لینک شده اند :
  • M. Figueiredoand and A. K. Jaiu "Unsupervised Selection aud Estiuation ...
  • P. Schroeter, J.-M. Vesin, T. Robustء Laugeuberger, ald R Meuli, ...
  • distribution for brai _ resonanc _ IEEE Trans, Med Image, ...
  • M. Bach Cuadra, B. Platel, E. Solanas, T. Butz, and ...
  • . Tobka, E. Krestyauuikov, Ivo D. Graham, W. ...
  • Shattuck, J. Ruotsalaine and W. Toga, ، Genetic AJgorituus for ...
  • A. T. Figueiredo ad Ai1 K. Jain, "Uusupervised Selection au ...
  • H. S. Chol, D. R. Haypor, and Y. Kim, «Partial ...
  • J. Tobka, A. Zijdeubos, and A.C. ، :Fast _ robust ...
  • estimation for statistical partiad volume models in brain MRI, " ...
  • . C. Rajapakse and F. Krugge1, "Segmeutation of MR Images ...
  • نمایش کامل مراجع