【摘 要】
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由于人体脑血管结构复杂,空间比例小,三维分割和重构十分困难,本文面向时飞磁共振血管造影（TOF MRA）数据提出了一种新的瑞利高斯有限混合模型来实现脑血管的自动提取和分割.首
【机 构】
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北京师范大学信息科学与技术学院,中国科学院计算技术研究所前瞻研究实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61271366,61170170,61003134,61170203);首都科技条件平台(Z131110000613062);中央高校基本科研业务费专项基金资助项目(2012LYB49)
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由于人体脑血管结构复杂,空间比例小,三维分割和重构十分困难,本文面向时飞磁共振血管造影（TOF MRA）数据提出了一种新的瑞利高斯有限混合模型来实现脑血管的自动提取和分割.首先,对已有的混合模型进行了分析;然后,采用最大强度投影法（MIP）预处理脑部数据后采用高斯分布拟合血管类,采用瑞利分布和高斯分布拟合非血管类.提出的模型构造简单,参数向量较少;在血管与非血管的混合区域,模型与灰度直方图具有较好的拟合性.模型在传统期望最大化（EM）算法中加入随机扰动项构造随机期望最大化（SEM）算法来实现混合模型的参数
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