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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
:
论文数:
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机构:
林瑶
田捷
论文数:
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引用数:
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机构:
中科院自动化所人工智能实验室!北京
田捷
张晓鹏
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机构:
中科院自动化所人工智能实验室!北京
张晓鹏
机构
:
[1]
中科院自动化所人工智能实验室!北京
来源
:
中国体视学与图像分析
|
2001年
/ 02期
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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页数:6
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[1]
A Simulated Annealing Algorithm for the Clustering Problem. Selim S Z,Alsultan K. Pattern Recognition . 1991
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