基于FCM聚类算法的颅内出血CT图像分割

• 作者: 李雪耀 王海波
• 来源期刊: CT理论与应用研究
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊c均值聚类 颅内出血 图像分割 CT
• 年，卷（期）: 2009,（2）
• 所属期刊栏目: 医学CT
• 页码范围: 99-105
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文

摘要

为了提高计算机辅助诊断系统的颅内出血病灶分割准确率,提出一种新的颅脑CT图像分割方法,被怀疑为出血的区域可快速而有效地分割出来.首先利用颅内结构提取算法提取颅内区域;然后利用两次模糊c均值聚类算法完成出血区域分割.第一次模糊c均值聚类确定疑似颅内出血的区域,根据脑出血CT图像特点,将中心点灰度值最高的类作为第二次模糊c均值聚类对象,第二次模糊c均值聚类分割出疑似出血区域,最后对颅脑CT图像进行实验,验证方法的可行性.实验结果表明该方法对颅脑出血CT图像病灶的分割是有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李雪耀	哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院	37	547	15.0	22.0
2	王海波	牡丹江医学院教育技术与信息中心	24	71	5.0	7.0