摘要
脑MR图像分割是医学图像处理领域的一项重要任务，它将脑MR图像分割成不同的组织区域，为临床诊断和治疗提供重要依据。
混合高斯模型（GMM）是一种常用的图像分割方法，但其对噪声和强度不均匀性敏感，且无法很好地拟合具有偏斜特性的脑组织分布。
为此，本文提出一种基于混合偏斜高斯模型（MSGMM）的脑MR图像分割方法。
该方法利用MSGMM更灵活地拟合脑组织的复杂分布，并结合图像的空间信息，提高分割精度和鲁棒性。
关键词：脑MR图像分割；混合偏斜高斯模型；偏斜分布；最大后验概率；空间信息
脑MR图像分割是医学图像分析的关键步骤之一，其目的是将脑MR图像分割成不同的解剖区域，例如灰质（GM）、白质（WM）、脑脊液（CSF）等，为临床诊断和治疗提供重要信息[1]。
准确的脑MR图像分割结果有助于医生更好地评估脑部疾病，例如肿瘤、中风和阿尔茨海默病等，并制定更有效的治疗方案。
然而，脑MR图像分割面临着一些挑战，例如图像噪声、强度不均匀性以及脑组织结构的复杂性等[2]。
为了解决这些问题，研究人员提出了许多图像分割方法，其中混合高斯模型（GMM）[3]是一种经典且广泛应用的方法。
GMM假设图像中的每个像素点由多个高斯分布加权混合而成，每个高斯分布代表一个不同的组织类型。
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