基于改进的FCM在人脑MR图像分割中的应用

• 作者: 刘建辉 刘遵雄 曹玉红 袁佳乐
• 来源期刊: 华东交通大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊C均值 磁共振成像 图像分割
• 年，卷（期）: 2008,（6）
• 所属期刊栏目: 电子电气与计算机科学
• 页码范围: 51-54
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 2499字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-0523.2008.06.012

摘要

为解决模糊C-均值聚类(FCM)算法在医学图像分割中存在计算量大、运行时间过长以及样本集不理想会导致不好的聚类结果的问题,提出了相应的改进算法.利用收敛速度快的K均值聚类法得到的聚类中心作为FCM算法的初始聚类中心,并将样本对于各个聚类的隶属度之和为1这一约束条件,改变为所有样本对各类的隶属度总和等于样本总数.实验表明,该方法用于人脑磁共振图像分割时,运行速度提高了近3倍,分割准确度明显得到提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘建辉	华东交通大学信息工程学院	20	63	5.0	6.0
2	曹玉红	华东交通大学信息工程学院	2	11	2.0	2.0
3	刘遵雄	华东交通大学信息工程学院	59	330	10.0	15.0
4	袁佳乐	华东交通大学信息工程学院	3	13	2.0	3.0