医学图像的混合模型成份数估计

• 作者: 宋余庆 常晋义 谢从华 陈健美
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 高斯混合模型 模型选择 特征函数
• 年，卷（期）: 2010,（10）
• 页码范围: 271-274
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3221字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-137X.2010.10.066

摘要

混合模型成份数估计是医学图像聚类分析和密度估计的关键.针对基于信息准则的估计方法存在过拟合问题,提出了一种新的基于高斯混合模型特征函数的估计方法.首先定义医学图像高斯混合模型的特征函数,然后构造了一个基于特征函数的混合模型成份估计准则,最后设计了该准则的实现算法.新的估计方法通过选择合适的参数调控对数特征函数,让惩罚函数起到平衡作用.模拟数据和真实数据实验表明,此方法确定的混合模型的成份数K比其他经典的信息准则方法确定的更合理,避免了医学图像的过拟合问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋余庆	江苏大学计算机科学与工程学院	128	1213	20.0	29.0
2	谢从华	常熟理工学院计算机科学与工程学院	41	154	6.0	11.0
4	陈健美	江苏大学计算机科学与工程学院	47	426	11.0	18.0
5	常晋义	常熟理工学院计算机科学与工程学院	88	429	12.0	16.0