【摘 要】
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脑肿瘤是目前较为常见的一种脑部疾病。磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging,MRI）平扫及增强检查是脑肿瘤首选的检查方式,能明确肿瘤位置、肿瘤累计范围并帮助判断肿瘤的性质。但是,MRI在成像时会存在偏移场和噪声,使得成像具有不确定性和模糊性。为了对MRI中脑肿瘤进行自动分割,选用模糊C均值（Fuzzy C-means,FCM）算法,其有良好的模糊性和无监督特性,能够完成M
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脑肿瘤是目前较为常见的一种脑部疾病。磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging,MRI）平扫及增强检查是脑肿瘤首选的检查方式,能明确肿瘤位置、肿瘤累计范围并帮助判断肿瘤的性质。但是,MRI在成像时会存在偏移场和噪声,使得成像具有不确定性和模糊性。为了对MRI中脑肿瘤进行自动分割,选用模糊C均值（Fuzzy C-means,FCM）算法,其有良好的模糊性和无监督特性,能够完成MRI脑肿瘤的自动分割。FCM算法具有参数少、速度快、准确性高等优点,然而,传统的FCM算法对初始值很敏感,很容易陷入局部最优值。为此,本文先对蜻蜓算法（Dragonfly Algorithm,DA）提出改进,然后使用改进的蜻蜓算法对FCM算法的参数进行优化,最后采用改进FCM算法对MRI脑肿瘤的分割进行研究与应用。本文的主要工作和创新如下:（1）蜻蜓算法分析,并提出其改进算法PVDA（Dragonfly algorithm based on PSO algorithm and variation strategy,PVDA）。为了解决传统DA早熟、收敛慢以及求解精度低的问题,先引入粒子群优化算法（Particle swarm optimization,PSO）,每轮迭代,用最优粒子去替换最差蜻蜓,为DA算法提供优质解,提高寻优精度;然后,对惯性权重进行改良,定义了一种基于非线性权重的更新策略。在寻优过程中,前期以全局寻优为主,寻找到所有的局部极值;在迭代后期,以局部开发为主,寻找到全局最优值。改进策略可以加快收敛的速度,避免陷入局部极值;最后,引入了变异策略,增加种群多样性。用经典的测试函数进行测试,结果表明:PVDA在收敛速度和求解精度方面都比原算法更优,能够跳出局部极值,寻找到全局最优解。（2）基于PVDA算法优化的FCM算法（PVDA＿FCM）。为了改进FCM算法对初始值的敏感问题,避免其陷入局部最优,用PVDA算法对其中的初始聚类中心和模糊加权指数进行优化,实现自动选择初始聚类中心和模糊加权指数,避免因初始化不当,陷入局部最优值。优化结果在UCI数据集上测试,结果表明:PVDA＿FCM在聚类准确度上比对比算法基于PSO优化的FCM算法（PSO＿FCM）和基于蚁群优化的FCM算法（ACO＿FCM）更高,在聚类评价指数上也表现优异。（3）PVDA＿FCM优化算法在MRI脑肿瘤上的应用。为了实现MRI脑肿瘤的自动分割,利用PVDA＿FCM进行聚类分割。仿真结果表明:在直观分割结果上,PVDA＿FCM优化算法分割更准确,边缘分割效果更好;在分割评价指标上,PVDA＿FCM算法比对比算法PSO＿FCM和ACO＿FCM表现更优异。
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