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摘要 - 当血管在脑组织内或颅骨内部的其他地方破裂或泄漏时，会发生颅内出血。这可能是由身体创伤或各种医疗状况引起的，在许多情况下会导致死亡。必须尽快开始治疗，因此应准确，快速诊断出出血。诊断通常是由放射科医生进行的，他分析了计算机断层扫描（CT）扫描，该扫描包含整个大脑的大量横截面图像。手动分析每个图像可能非常耗时，但是自动化技术可以帮助加快流程。尽管最近的许多研究都通过使用监督的机器学习算法来解决此问题，但由于隐私问题，公开可用的培训数据仍然很少。可以通过无监督的算法来缓解此问题。在本文中，我们提出了一种基于混合模型的完全无监督算法。我们的算法利用了这样一个事实，即出血和健康组织的性质遵循不同的分布，因此，对这些分布的适当表述使我们能够通过预期最大化的过程将它们分开。此外，我们的算法能够自适应地确定簇的数量，从而在不包括嘈杂的体素的情况下可以找到所有出血区域。我们在公共可用数据集上演示了我们的算法结果，这些数据集包含各种大小和强度的所有不同出血类型，我们的结果与早期的无监督和监督算法进行了比较。结果表明，我们的算法可以胜过大多数出血类型的其他算法。索引术语 - 计算机辅助诊断，颅内下摆，计算机断层扫描，混合模型，无监督的机器学习
与混合模型的无监督急性颅内出血分割
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