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摘要:
聚类算法已广泛用于图像分割,根据模糊C-均值聚类算法(FCM)的磁共振颅脑图像的特点,我们利用FCM算法对磁共颅脑图像进行了分割。结果表明,聚类算法在脑肿瘤的MRI图像分割中能够得到比较理想的结果,优于边缘检测、域值分割等方法。
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基于WFCM算法在MRI图像分割中的应用
图像分割
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基于深度学习算法的脑肿瘤CT图像特征分割技术改进
深度学习算法
脑肿瘤CT图像
特征分割技术
多模态3D-CNN
SAE结构
数据集
内容分析
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文献信息
篇名 FCM算法在脑肿瘤MRI图像分割中的应用
来源期刊 医学与工程 学科 医学
关键词 脑肿瘤 FCM MRI 图像分割 模糊C-均值聚类算法 磁共振成像
年,卷(期) 2002,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 33-35
页数 3页 分类号 R739.41
字数 语种
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 叶志前 浙江大学临床工程研究所 36 266 8.0 15.0
2 刘建武 浙江大学临床工程研究所 2 2 1.0 1.0
传播情况
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2002(0)
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研究主题发展历程
节点文献
脑肿瘤
FCM
MRI
图像分割
模糊C-均值聚类算法
磁共振成像
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
医学与工程
年刊
浙江省杭州市延安路353号浙江大学湖滨校
出版文献量(篇)
129
总下载数(次)
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0
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