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针对模糊C均值聚类(FuzzyC-meansclustering,FCM)算法在人脑磁共振成像(MagneticResonanceImaging,MRI)图像分割中存在的计算量大、运行时间过长的问题,提出一种加速方法。首先利用边界跟踪法对人脑MRI图像进行预处理,剔除颅骨和肌肉等非脑组织;然后通过数据压缩,即通过对相近的像素进行量化并聚合来减少像素个数;最后用FCM算法对大脑结构进行分割,结果得到脑白质、灰质和脑脊液图像区域。该方法能够使数据量大为减少,从而使FCM在图像分割中更加快速有效。