基于动态步长的医学图像聚类分割研究

• 作 者: 谢从华 陆虎 薛万宇 宋余庆
• 机 构: 常熟理工学院计算机科学与工程系,江苏大学计算机科学与通信工程学院
• 出 处: 微电子学与计算机
• 发表日期: 2007年04期
• 关键词: 密度聚类 医学图像分割 最优梯度 爬山算法 density clustering medical image segmentation optimal gr
• 基金项目: 国家自然科学基金项目（60572112）,江苏省高校自然科学研究项目（03KJD51002）.

针对当前基于聚类技术的医学图像分割存在的问题,提出并实现了基于密度聚类的医学图像分割方法DSLDC-MIS。该方法在DENCLUE数据组织和密度函数构造的基础上,采用最优梯度技术实现动态步长的爬山算法分割医学图像组织。实验结果表明,DSLDC-MIS能很好地实现医学图像分割,比DENCLUE有更高的时间效率,更好地控制了聚类数目,更高的一致性和对比度。