黄骁
- 作品数：2 被引量：1H指数：1
- 供职机构：南方医科大学生物技术学院更多>>
- 发文基金：国家重点基础研究发展计划国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：医药卫生自动化与计算机技术更多>>
- 改进模糊C-均值分割算法在多发性硬化症MR脑部图像中的应用被引量：1
- 2011年
- 背景:脑部MR图像是一种无纹理的图像,未被噪声污染的脑部MR图像的灰度值具有分片为常数的特点。因此,在聚类过程中灰度值有趋向于在同一个分割区域中相对接近的性质。目的:寻找一个能够自动分割多发性硬化症病灶的模糊C-均值改进方法,为临床对于多发性硬化症的判断提供更方便的工具。方法:考虑到脑部MR图像相邻象素属于同一分类的概率相近的特性,在迭代过程中对8邻域数据集进行滤波以降低噪声对聚类精度的影响,提出了一种改进的模糊C-均值聚类算法。就是将模糊C-均值聚类算法迭代过程中得到的灰度值看作一个数据集,用每个象素邻域象素的灰度值修正该象素的模糊隶属度取值,从而达到利用空间信息抑制噪声的目的。结果与结论:选取了10个多发性硬化症患者的脑部MRI图像进行试验。通过对多发性硬化症患者MRT1脑部图像和T2液体衰减反转回复脑部图像的分割实验,结果显示该算法能够有效分割多发性硬化症病灶,与其他方法所做的多发性硬化症病灶分割相比,本算法更易于实现,运算时间短,同时结果与临床医生的勾画比较重叠率较高,对其临床辅助诊断具有重要作用。
- 黄骁李彬冯前进
- 关键词：图像分割多发性硬化症MR图像
- 基于模糊C均值的脑部磁共振图像分割新技术在多发性硬化症中的应用
- 图像分割是指把图像分成几个具有不同特性的区域并且提取出所感兴趣的目标的技术和过程。医学图像分割是其他医学图像处理与模式识别问题的前处理技术,例如特征配准、三维重建、特征量化等,它可以为临床诊断和辅助治疗提供有力的支持。本...
- 黄骁
- 关键词：图像分割技术模糊C均值空间信息多发性硬化症
