基于模糊聚类的脑磁共振图像分割算法综述

发布时间：2017-07-02 20:31

  本文关键词：基于模糊聚类的脑磁共振图像分割算法综述

  更多相关文章： 脑磁共振成像 图像分割 模糊聚类 空间信息 灰度不均匀性 部分容积效应

【摘要】：磁共振成像(Magnetic resonance imaging,MRI)技术以其非介入、无损伤以及不受目标运动影响等特点,已成为临床诊断的重要辅助手段。精确的脑MR图像分割对生物医学研究和临床应用具有重要的指导意义。在实际应用中,脑MR图像中存在的噪声、灰度不均匀性、部分容积效应和低对比度等缺陷,都给脑MR图像的精确分割带来了巨大困难和挑战。本文基于模糊聚类模型的脑MR图像分割问题,从聚类类别数的确定、模型初始化、克服噪声、估计偏移场、克服部分容积效应、数据不确定性描述以及模型扩展7个方面深入阐述了国内外发展现状、应对技巧及改进策略,并分析存在的不足,指出进一步的研究方向。
【作者单位】： 南京理工大学计算机科学与工程学院;
【关键词】： 脑磁共振成像 图像分割 模糊聚类 空间信息 灰度不均匀性 部分容积效应
【基金】：国家自然科学基金(61401209)资助项目 江苏省自然科学基金青年基金(BK20140790)资助项目 中国博士后科学基金(2014T70525,2013M531364)资助项目
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 引言近年来,脑部疾病以其高发病率、高死亡率、高致残率、高复发率及多并发症等特点成为威胁人类健康的重要因素。颅脑损伤、颅内肿瘤、脑血管病、癫痫、脑瘫及帕金森氏病等疾病的发病率均在逐年增加。因而,如何借助医学影像定性、定量分析脑组织,并进而分析相关脑部疾病已经

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本文编号：511168