基于改进模糊均值聚类算法的医学图像分割

发布时间：2018-05-27 16:08

  本文选题：医学图像分割 + 模糊聚类算法　； 参考：《激光杂志》2015年01期

【摘要】：为了提高医学图像分割性能,针对传统模糊聚类算法存在的缺陷,提出了一种改进模糊均值聚类算法的医学图像分割方法。首先采用粒子群算法选择模糊均值聚类算法的聚类中心,然后利用空间邻域信息设定聚类样本空间,最后采用具体的医学图像数据进行仿真实验,测试其有效性。仿真结果表明,相对于传统模糊聚类算法,本文算法不仅提高了医学图像分割精度,而且提高了医学图像分割效率。
[Abstract]:In order to improve the performance of medical image segmentation, a medical image segmentation method based on improved fuzzy mean clustering algorithm is proposed to overcome the shortcomings of the traditional fuzzy clustering algorithm. Firstly, the particle swarm optimization algorithm is used to select the clustering center of the fuzzy mean clustering algorithm, then the clustering sample space is set by using the spatial neighborhood information. Finally, the simulation experiment is carried out with the specific medical image data to test its validity. The simulation results show that compared with the traditional fuzzy clustering algorithm, the proposed algorithm not only improves the accuracy of medical image segmentation, but also improves the efficiency of medical image segmentation.
【作者单位】： 山东警察学院;
【分类号】：R310

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1942842