结合模糊C均值聚类和曲线演化的心脏MRI图像分割

• 作者: 周则明 夏德深 王平安 陈强
• 来源期刊: 系统仿真学报
• 学科: 工学
• 关键词: 曲线演化 模糊C均值聚类 水平集方法 梯度向量流 MRI图像分割
• 年，卷（期）: 2005,（1）
• 所属期刊栏目: 信息、控制与仿真
• 页码范围: 129-133
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 5421字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-731X.2005.01.034

摘要

提出了结合模糊C均值聚类和曲线演化的MRI图像分割算法.由于心脏的变形和血液的流动,MRI图像中出现了弱边界、局部梯度极大值区域、伪影等现象.分析了使用水平集方法分割此类图像时出现的问题,提出了两阶段分割算法:结合先验知识和直方图,对心脏MRI图像进行模糊C均值聚类,再根据聚类的结果定义窄带中像素点的速度函数,通过曲线演化获取左心室的粗边界;然后使用梯度向量流构造另一速度函数对边界进行细化.心脏MRI图像的分割实验证明了算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周则明	南京理工大学计算机系	16	288	11.0	16.0
2	王平安	香港中文大学计算机科学与工程系	87	1553	23.0	34.0
3	夏德深	南京理工大学计算机系	220	3601	29.0	48.0
4	陈强	南京理工大学计算机系	91	1365	20.0	33.0