改进的基于ASFCM婴幼儿脑部MRI分割算法

发布时间：2018-04-23 00:11

  本文选题：图像分割 + 核函数　； 参考：《东北大学学报(自然科学版)》2017年08期

【摘要】：在诸多FCM的改进算法中,ASFCM算法表现较好,该算法改变空间惩罚项结构,使目标函数连续,并且具有自适应的参数,但会出现无法抑制婴幼儿脑部MR图像噪声较大的问题.为了解决这个问题,在ASFCM算法基础上融合非局部权重和核函数思想,提出一种改进的ASFCM算法(KNL-ASFCM).采用本文算法,FCM,RFCM和ASFCM算法对加入不同种类和强度噪声的临床婴幼儿脑部MR图像进行实验.分析结果表明:本文算法的分割准确性和噪声抑制能力比其他三种算法均有一定的提高,对婴幼儿脑部MR图像分割问题具有明显优势.
[Abstract]:Among the improved FCM algorithms, the FCM algorithm performs well. The algorithm changes the structure of the spatial penalty term, makes the objective function continuous and has adaptive parameters, but it can not suppress the large noise of brain Mr images of infants. In order to solve this problem, an improved ASFCM algorithm named KNL-ASFCM is proposed, which combines the idea of nonlocal weight and kernel function on the basis of ASFCM algorithm. FCM-RFCM and ASFCM algorithms were used to study the clinical brain Mr images of infants with different kinds of noise and intensity noise. The results show that the segmentation accuracy and noise suppression ability of the proposed algorithm are better than those of the other three algorithms.
【作者单位】： 东北大学信息科学与工程学院;东北大学医学影像计算教育部重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61370152) 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(N130204003)
【分类号】：R445.2;TP391.41

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本文编号：1789563