【摘 要】
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进行肺部肿瘤计算机辅助诊断的关键问题是实现对病变组织的正确、快速分割，为此，提出一种能够有效地提高局部邻域像素自适应程度的快速模糊C均值聚类肺结节分割方法。首先
【机 构】
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山东财经大学计算机科学与技术学院,济南 250014
【出 处】
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第十届中国计算机图形学大会暨第十八届全国计算机辅助设计与图形学会会议
论文部分内容阅读
进行肺部肿瘤计算机辅助诊断的关键问题是实现对病变组织的正确、快速分割，为此，提出一种能够有效地提高局部邻域像素自适应程度的快速模糊C均值聚类肺结节分割方法。首先构造像素与邻域窗口空间关系的二维向量表示，获得不同向量值的统计分布规律；然后用改进的空间函数综合考虑中心像素与单个相邻像素间的灰度相似度、与邻域窗口的空间相似度对模糊隶属度的贡献，动态地调整邻域像素的隶属度对中心像素的影响；最后分析说明该方法在迭代计算效率和局部自适应方面的改进。实验结果表明，文中方法对血管粘连型、胸膜粘连型和毛玻璃肺结节的分割效果优于其他典型算法。
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