FCM与KFCM-Ⅱ算法在医学MRI图像分割中的应用

摘要：

医学图像分割在医学图像处理,尤其是临床诊断的MRI图像分析中起着重要的作用.由于医学成像过程中存在着各种退化因素,当前各种分割算法仍难以很好地满足高层应用的需求.为解决这一问题,FCM (Fuzzy C-means clustering)算法和它的核方法版本KFCM(Kernel-based FCM)可以应用于图像分割以取得更好的性能表现.对FCM和KFCM-II算法应用于MRI图像分割进行了比较,讨论了在这两种算法中应用灰度有偏场纠正的效果.实验结果表明,在FCM和KFCM-II中采用有偏场模型可以取得更好的分割性能.

关键词：MRI图像分割、图像灰度纠正、模糊聚类、模糊C均值聚类、核方法模糊C均值聚类

所属期刊栏目：9

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60602014

在线出版日期：2010-01-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：6687-6693