xi xii de segmentação em comparação com delineamentos de tecidos de referĂȘncia para avaliar o Mqe-MMRF. As simulaçÔes de ruĂdo de ressonĂąncia magnĂ©tica mostraram apenas 4,8 % de decrĂ©scimo nas mĂ©tricas de pontuação de segmentação apĂłs a adição de artefatos de ruĂdo de 40 % e 9 % de nĂŁo uniformidade e de ruĂdo Gaussiano, respectivamente. Para cinco sujeitos de treinamento, encontramos melhoras significantes mĂ©dias nas mĂ©tricas de similaridade, para cĂ©rebro inteiro 0,78, MatĂ©ria Branca 2,91, MatĂ©ria Cinzenta 3,85 e LĂquido Cefalorraquidiano 3,83 % (p-valores <0,02) nas mĂ©tricas quando o Mqe-MMRF Ă© comparado a mĂ©todos estado da arte. O Mqe-MMRF foi realizado em 15 outros sujeitos reais no desafio on-line MRBrainS13, e os resultados mantiveram uma classificação mais alta do que as ferramentas de referĂȘncia, ou seja, FreeSurfer, SPM e FSL. Como o mĂ©todo proposto melhorou a precisĂŁo da segmentação do cĂ©rebro e classificou o melhor desempenho para GM, ele pode ser usado em estudos morfolĂłgicos quantitativos do cĂ©rebro.Palavras-chave: 1.Segmentação de Imagem 2.Expectativa-Maximização 3.Algoritmo K-mean 4.q-entropia 5.Markov Random Field 6.RessonĂąncia magnĂ©tica