【摘 要】
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准确的MRI图像分割是脑部定量分析和三维重建的基础,对病变的诊断和治疗具有重要意义。传统的模糊C均值聚类方法针对脑部MRI图像处理存在一定局限性,未能获得满意的分割结果
【机 构】
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河西学院信息技术与传媒学院,河西学院物理与机电工程学院
【基金项目】
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河西学院青年教师科研基金资助项目(QN2014-25)
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准确的MRI图像分割是脑部定量分析和三维重建的基础,对病变的诊断和治疗具有重要意义。传统的模糊C均值聚类方法针对脑部MRI图像处理存在一定局限性,未能获得满意的分割结果。为此,提出一种改进的模糊C均值聚类分割方法,不但考虑了图像偏移场,而且通过在传统的模糊聚类算法中引入邻域信息约束分割过程。实验结果显示,改进的模糊C均值聚类方法优于传统的模糊C均值聚类方法,有利于从脑部MRI图像中较好的分割出白质、灰质和脑脊液。
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