模糊隶属度加权的KFCM脑MRI的组织分割方法

摘要：

医学图像受成像机制的影响不可避免地会引入噪声.为解决传统医学图像分割算法对噪声敏感的问题,提出一种模糊隶属度加权的KFCM分割方法.该方法在传统KFCM算法基础上引入局部空间信息,定义了局部隶属度函数,并结合传统KFCM算法得到的全局隶属度函数构造加权隶属度函数,为每个像素计算隶属度值;进一步地,结合邻域信息,使用迭代聚合方法为每个像素重新分配隶属度值.选取Simulated Brain Database数据集,对加入不同噪声的图像进行实验的结果表明,该方法在保证对噪声鲁棒的同时,能够提高分割精度.

关键词：基于核函数的模糊C均值聚类、脑MRI、图像分割、核函数

所属期刊栏目：30

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61502002;第 48 批留学回国人员科研启动基金教外司留[2014]1685号;安徽省教育厅自然科学研究重点项目KJ2017A016

在线出版日期：2018-11-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：2055-2062