维普论文检测系统检测前原文：
图像整体数据似然函数的期望值；其次是M步，即求出让上述似然函数期望最大化的参数；反复这两个步骤知道参数迭代稳定为止。 (1)E步，求完全数据集的期望值，结合公式（4-13）和（4-14）得： (4-18) 其中， 表示以第t次迭代结果 作为参数概率密度分布函数。 (2)M步，求出让 最大化的参数 ，对于 等参数可以通过直接对公式求偏导得到，即: (4-19) (4-20) 对于参数 ，可以利用限制条件，用拉格朗日乘数法求出： (4-21) 其中 可以利用上一次迭代的结果 结合下述贝叶斯公式求得，即： (4-22) 重复步骤(4-12)和(4-13)，直到参数迭代稳定为止。基于以上VBM的脑图像分割原理，得到
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上述似然函数期望最大化的参数；然后反复这两个步骤直到参数迭代稳定为止。关于EM算法的详细介绍可以参考文献“““。(1)E步,求完全数据集的期望值,结台式(2)和式(4)可得到Q(@t曰∞)一E[L(YI 8)]＝H∑∑P‘。(』i x)[1nP(x,1 j)+lnP,] (6)其中P“’表示以第￡次迭代结果8“’作为参数的概率密度分布函数。(2)M步,求出让Q(o,@柚)最大化的参数日,对于u,,∞等参数可以通过直接对式(6)求偏导得到,即∑P”(J z)x旷芎而 ‘7’∑P“’(j｝z)(z一一)。旷2了面旷 ∞’zeL对于参数PJ,可利用限制条件∑P,＝1,用拉格朗日乘数法求出只一∑P”(J 2) (9)其中P∞(川z)可以利用上一次迭代的结果岸∞.以“’,P,“’,结合下述贝叶斯公式求得,即Pm(j I:):毒当山塑∑ (10)≥:P“’(J z)P“’s--I重复步骤(1)和步骤(2),直到参数迭代稳定为止。3实验结果及分析根据磁共振脑部图像
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