基于分层的FCM算法在医学图像分割中的应用

发布时间：2018-06-29 17:27

  本文选题：分层FCM + 图像分割　； 参考：《中国海洋大学学报(自然科学版)》2017年11期

【摘要】：图像分割是医学图像处理的关键问题和核心技术,医学图像中部分容积效应(PVE)、强度不一致(IIH)等现象的存在使该问题更为困难。作为有效处理PVE现象的FCM算法,在运行效率上面临着很大挑战。本文提出了一种基于分层的FCM算法,其核心思想是假设医学组织器官的聚类中心仅仅取决于隶属该组织器官的像素,而与隶属于其他组织器官的像素无关。通过这样处理,不仅可以保证较好的分割效果,从一定程度上改善强度不一致现象,同时可以提高算法的运行效率。在不同医学图像上的分割结果验证了算法的有效性与可靠性。
[Abstract]:Image segmentation is a key problem and core technology in medical image processing. The existence of partial volume effect (PVE) and intensity inconsistency (IIH) in medical image makes the problem more difficult. As an effective FCM algorithm to deal with PVE phenomenon, it faces a great challenge in running efficiency. In this paper, a hierarchical FCM algorithm is proposed. Its core idea is to assume that the clustering center of medical tissues and organs is only dependent on the pixels belonging to the tissues and organs, but independent of the pixels belonging to other tissues and organs. Through this treatment, not only can better segmentation effect be ensured, but also the intensity inconsistency can be improved to a certain extent, and the efficiency of the algorithm can be improved at the same time. The segmentation results on different medical images verify the validity and reliability of the algorithm.
【作者单位】： 鲁东大学信息与电气工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61602229) 山东省自然科学基金项目(ZR2016FM13;ZR2016FM21)资助~~
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2082843