基于模糊连接度的FCM分割方法在医学图像分析中的应用

• 作者: 张晓鹏 林瑶 田捷
• 来源期刊: 中国体视学与图像分析
• 学科: 工学
• 关键词: 医学图像分割 FCM 模糊连接度 聚类分析
• 年，卷（期）: 2001,（2）
• 所属期刊栏目: 新技术新方法
• 页码范围: 103-108
• 页数: 6页
• 分类号: TP311.134.1
• 字数: 6167字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-1482.2001.02.010

摘要

图像分割的一个重要应用领域是医学图像的分割.我们针对医学图像的模糊特点和实际应用的要求,结合模糊连接度阈值分割和模糊C均值聚类两种分割方法的优点,提出一种新的交互式医学图像分割方法.首先计算整幅图像的模糊连接度,通过闽值分割提取出感兴趣的对象,并将模糊连接度作为图像的冗余特征;然后在由冗余特征和原图像特征构成的二维聚类空间中,利用模糊C-均值聚类方法优化上一步骤的分割结果,提高分割准确度.我们以CT和MR图像为实验对象进行了验证,实验结果表明这是一个有效的方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林瑶	中科院自动化所人工智能实验室	2	46	1.0	2.0
2	田捷	中科院自动化所人工智能实验室	14	303	8.0	14.0
3	张晓鹏	中科院自动化所人工智能实验室	3	50	2.0	3.0