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基于马尔可夫链蒙特卡罗的重叠零件模型分割( Parts-based segmentation with overlapping part models using Markov chain Monte Carlo )
M Seise SJ Mckenna IW Ricketts CA Wigderowitz probabilistic segmentation model-based segmentation markov chain monte carlo
提出了一种用于分割相互重叠或接近的多个目标的概率方法。建立了一个似然函数来显式地模拟重叠对象的外观。从示例图像中学习全局外观和几何（包括形状）的先验知识。利用马尔可夫链蒙特卡罗方法从模型参数的后验分布中获取样本，由此可以估计期望。针对X线图像中股骨和胫骨的分割问题，详细阐述了该方法。结果是一个量化不确定性的概率分割，以模型为条件，从而可以在相关的不确定性下进行测量，例如联合空间。
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