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Ultrasound tissue characterizationby generalized GAMMA MRF model

机译:广义GAMMA MRF模型表征超声组织

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摘要

In this paper we present a Markov Random Field (MRF) texture model for Radio-Frequency (RF) ultrasound data. The model is characterized by a set of parameters representing a powerful feature descriptor for the ultrasound envelope data. It combines the generalized gamma distribution (GGD) that describes global statistics of the envelope of backscattered echo with a local spatial interaction using MRF. We first construct the generalized gamma-MRF (GG-MRF) model and illustrate the role of its parameters. Applicability and performance are demonstrated on Choroidal melanoma.
机译:在本文中,我们提出了用于射频(RF)超声数据的马尔可夫随机场(MRF)纹理模型。该模型的特征在于一组参数,这些参数代表超声包络数据的强大特征描述符。它结合了通用伽马分布(GGD),该分布描述了使用MRF的反向散射回波包络的全局统计信息与局部空间相互作用。我们首先构建广义的γ-MRF(GG-MRF)模型,并说明其参数的作用。在脉络膜黑色素瘤上显示了适用性和性能。

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