多模式MAP-MRF方法的脑血管MRI图像分割与正则化系数逼近研究

本文是一篇发表在Elsevier期刊上的研究论文，标题为"基于多模式邻域系统的基于MAP-MRF的脑磁共振血管图像分割和正则化系数逼近"。该研究主要关注脑磁共振血管造影（MRA）图像的分割技术，这是一种在医学影像分析中至关重要的步骤，用于识别和提取血管结构，对于诊断和手术规划具有重要意义。 作者们提出了一种创新的方法，即采用最大后验（Maximum A Posteriori, MAP）模型与马克维茨随机场（Markov Random Field, MRF）相结合的策略，利用多模式邻域系统进行图像分割。这种方法考虑了邻域内的像素相互依赖性，并通过估计和逼近正则化系数来优化分割过程。正则化系数在这里起到了控制噪声影响和保持图像边缘细节的作用，是图像处理中防止过拟合的关键参数。 多模式邻域系统是指利用多种类型的邻域关系，如结构相似、强度对比等，来增强对图像特征的理解，从而提高分割的准确性。这有助于捕捉不同模态下的血管特征，比如T1加权、T2加权或增强成像，以克服单一模态可能存在的局限性。 文章的作者团队由Shenzhen Institutes of Advanced Technology的Shoujun Zhou、Wufan Chen、Fucang Jia、Qingmao Hua、Yaoqin Xie、Mingyang Chen和Jianhuang Wu组成，他们来自深圳生物医学工程学院。这表明他们的研究不仅理论扎实，而且实践应用背景丰富，可能涉及到了实际的医疗应用场景。 值得注意的是，作者提供的这份稿件是仅供内部非商业研究和教育用途，如教学和同事分享。未经授权，不得用于复制、分发、销售或许可给个人、机构或第三方网站。作者如果需要了解更多关于Elsevier存档和稿件政策的信息，可以访问http://www.elsevier.com/authorsrights获取详情。 这篇论文为脑磁共振血管图像分割提供了一种新颖且有效的技术，其贡献在于结合了多模式邻域系统和MAP-MRF的特性，同时通过精确的正则化系数计算实现了对复杂血管结构的准确分割，对于神经影像学领域的研究和技术发展具有积极的影响。