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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估计,降低了算法对初值的依赖,同时提高了鲁棒性。实验证明,与已有双高斯模型相比,血管点数增加了27%,可细分到三级血管且细节的连通性更好。本模型可更准确地拟合数据的灰度分布曲线,有效地分割脑血管主分支及周围较细小分支,泛化性较好并可应用于相似系统中。

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来自 SEM 图像的纤维直径尺寸分布 这是一个简单的代码，用于提取直径大小分布来自 SEM 图像的纤维。 所有长度单位均以微米为单位。 编码生成包括所有观察到的直径的excel文件。 唯一的您需要设置的参数是图像的空间分辨率。 为了要找到它，请将图像的物理高度除以其以像素为单位的高度。 例如，如果图像的高度为 1000 像素和物理高度为 100 微米，您的空间分辨率将每像素 0.1 mcrion。 如果您在研究中使用的是代码，请引用以下论文： Rabbani, A. 和 Salehi, S. (2017)。 地层动态建模损伤理论和泥饼沉积，采用过滤理论并结合SEM图像处理。 天然气科学与工程杂志，42, 157-168。 Ezeakacha, CP、Rabbani, A.、Salehi, S. 和 Ghalambor, A.（2018 年 2 月）。 综合图像处理和计算技术来表征地层损害

本书以国际主流潜变量建模软件Mplus为分析工具，从理论到实践，深入浅出地向读者介绍潜变量建模的常用模型和Mplus分析过程，以实例演示整个分析过程，适合社会科学领域的高校教师、科研人员，以及硕博士研究生作为教科书和参考书。

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