基于模糊聚類的醫(yī)學圖像分割技術研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、醫(yī)學圖像分割在醫(yī)學影像分析中正在發(fā)揮著日益重要的作用，它是醫(yī)學圖像處理和分析領域的基礎性經(jīng)典難題。本論文以基于模糊聚類的醫(yī)學圖像分割方法為研究重點，詳細地分析了其原理和發(fā)展現(xiàn)狀。論文的主要工作和創(chuàng)新點包括： 1．將醫(yī)學圖像分割方法歸納分類為基于閾值的分割技術、基于邊界的分割技術、基于區(qū)域特性的分割技術和結合特定理論工具的分割技術四類，并運用其中部分算法對MRI醫(yī)學圖像進行了實驗。 2．針對傳統(tǒng)的模糊核聚類算法魯棒性差的缺

2、點，提出了一種結合Markov隨機場的改進的模糊核聚類圖像分割算法。模糊核聚類方法不考慮圖像像素與其鄰域內(nèi)其它像素的相關性，因而對噪聲非常敏感。利用Markov空間約束場對模糊核聚類算法施加空間約束，可有效性增強算法的魯棒性。在MRI醫(yī)學圖像分割實驗中，對腦白質、腦灰質和腦脊液的分割實驗結果表明，本文算法比改進前顯著地降低了誤分率。 3．提出了一種自動分類的加權模糊C均值圖像分割算法。傳統(tǒng)的加權模糊C均算法(WFCM算法)的分類

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