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基于模糊均值聚類算法的灰度不均勻腦MR圖像的分割 Segmentation of brain MR images with inhomogeneity based on a modified fuzzy C-mean clustering algorithm |
| 作者： 吳歡;李傳富;馮煥清;劉軍偉 |
| 單位：中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)電子科學(xué)與技術(shù)系,合肥,230027%中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)電子科學(xué)與技術(shù)系,合肥,230027;安徽中醫(yī)學(xué)院第一附屬醫(yī)院影像中心,合肥,230031 |
| 關(guān)鍵詞： MR圖像分割%模糊C均值聚類算法%最小二乘曲面擬合%圖像的空間信息 |
| 分類號： |
| 出版年·卷·期（頁碼）：2008·27·3（263-266） |
| 摘要： |
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磁共振圖像經(jīng)常被含有緩慢變化的灰度不均勻場所破壞,不均勻場會造成同一組織的灰度發(fā)生變化,從而影響計(jì)算機(jī)輔助診斷的準(zhǔn)確性.傳統(tǒng)的基于灰度信息的分割方法對具有不均勻場的磁共振圖像分割效果往往并不理想.文章改進(jìn)了基于灰度信息的模糊C均值(FCM)算法,將偏移場模型、代表圖像空間信息的鄰域控制信息和最小二乘曲面擬合方法有機(jī)結(jié)合,能同時(shí)實(shí)現(xiàn)圖像的校正和聚類,適用于灰度不均勻腦部磁共振圖像的分割,分割精度明顯優(yōu)于已有的基于FCM的分割方法. |
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| 參考文獻(xiàn)： |
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