一种分割脑部磁共振图像的FCM改进算法

• 作 者: 杨阳 沈艳冰 李竹
• 机 构: 山西师范大学物理与信息工程学院
• 出 处: 计算机应用与软件
• 发表日期: 2020年03期
• 关键词: 直方图 核函数 基于积分图的非局部空间信息 脑部磁共振图像分割 Histogram Kernel functionNon-local spatial infor
• 基金项目: 国家自然科学基金青年科学基金项目(61503231)

脑部MRI的快速准确分割是脑部疾病临床诊断过程的关键步骤之一。针对FCM算法部分参数设置影响分割结果和鲁棒性差的缺陷,提出一种基于非局部空间信息的快速模糊C均值核聚类改进算法,并应用于脑部MRI分割中。依次通过直方图、K-means算法、核函数、基于积分图的非局部空间信息解决了部分初始参数值难以控制、抗噪性差和运算效率低等问题。实验表明,该算法错分率低至2.0%,运行时间平均减少至13.89 s。