遗传模糊C-均值聚类算法应用于MRI分割

被引：7

作者：

曾翎 ^{[1
]}

王美玲 ^{[2
]}

陈华富 ^{[1
]}

机构：

[1] 电子科技大学生命与技术学院

[2] 电子科技大学应用数学学院

来源：

电子科技大学学报 | 2008年 / 04期

关键词：

模糊聚类; 遗传算法; MRI分割;

D O I：

暂无

中图分类号：

R318 [生物医学工程];

学科分类号：

0831 ;

摘要：

通过分析知经典的将图像分割成C类的常用的模糊C-均值聚类算法(FCMA)依赖于初始聚类中心的选择,通常得到的是局部最优解而并非全局最优解,又由于遗传算法能搜索到全局最优解,因此将遗传算法(GA)与FCMA相结合,对MRI直接进行聚类,利用遗传算法搜索全局最优解,从而有效地避免了模糊C-均值聚类算法收敛到局部最优的问题,并在此基础上实现了对MRI的分割,得到了比较满意的效果。

引用

页码：627 / 629

页数：3