粒子群模糊聚类方法在病理图像分类中的应用

• 作者: 孙即祥 敖永红 邹刚
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群模糊聚类算法 模糊C均值聚类算法 Markov随机场 图像分割 病理图像
• 年，卷（期）: 2009,（22）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 5155-5157,5161
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3332字
• 语种: 中文

摘要

结合模糊C均值(FCM)算法局部搜索的特点,将PSO优化聚类结果作为后续FCM算法的初始值,使算法有很强的全局搜索能力.同时,采用Markov随机场与模糊聚类的耦合策略计算适应度函数,利用新的分类中心调整粒子位置,产生新的聚类中心,并将该方法应用于病理图像的分割.与传统的处理方法进行了比较,结果表明,该聚类更为准确且对病理图像的分割效果比原算法效果更好,但对于如何减少算法的运算量仍需作深入研究.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙即祥	国防科技大学电子工程学院	81	1242	17.0	32.0
2	邹刚	国防科技大学电子工程学院	22	66	5.0	7.0
6	敖永红	国防科技大学信息中心	17	64	4.0	7.0