基于模糊连接度的FCM分割方法在医学图像分析中的应用

被引:15
作者
林瑶
田捷
张晓鹏
机构
[1] 中科院自动化所人工智能实验室!北京
关键词
医学图像分割; FCM; 模糊连接度; 聚类分析;
D O I
10.13505/j.1007-1482.2001.02.010
中图分类号
TP391.4 [模式识别与装置];
学科分类号
0811 ; 081101 ; 081104 ; 1405 ;
摘要
图像分割的一个重要应用领域是医学图像的分割。我们针对医学图像的模糊特点和实际应用的要求 ,结合模糊连接度阈值分割和模糊C均值聚类两种分割方法的优点 ,提出一种新的交互式医学图像分割方法。首先计算整幅图像的模糊连接度 ,通过阈值分割提取出感兴趣的对象 ,并将模糊连接度作为图像的冗余特征 ;然后在由冗余特征和原图像特征构成的二维聚类空间中 ,利用模糊C -均值聚类方法优化上一步骤的分割结果 ,提高分割准确度。我们以CT和MR图像为实验对象进行了验证 ,实验结果表明这是一个有效的方法。
引用
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共 1 条
[1]  
A Simulated Annealing Algorithm for the Clustering Problem. Selim S Z,Alsultan K. Pattern Recognition . 1991