基于SOM-FCM算法的脑MR多参数图像分割

• 作者: 李杨 洪洋
• 来源期刊: 中国医学物理学杂志
• 关键词: 多参数图像 自组织映射神经网络 模糊C均值聚类 有效性函数
• 年，卷（期）: 2011,（3）
• 所属期刊栏目: 医学影像物理与临床
• 页码范围: 2631-2634
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-202X.2011.03.016

摘要

目的:提出一种新的用于脑MR多参数图像的分割算法,并对算法性能进行评估.方法:应用自组织映射(SOM)神经网络将T1加权像和T2加权像的图像信息结合后进行粗分,粗分的结果作为模糊C均值聚类(FCM)算法的输入,并加入改进的聚类有效性函数作为最佳聚类数的判断依据.结果:对于组织类别数不同的图像,SOM-FCM算法能自动给出符合目标的聚类数目.对于同一层图像的不同噪声等级,SOM-FCM算法的收敛速度和分割结果的平均正确分割率要高于传统FCM算法(P<0.05).结论:SOM-FCM算法可自动确定聚类数目,在对噪声的稳定性方面优于传统FCM算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	洪洋	中国医科大学基础医学院生物物理学教研室	37	193	9.0	11.0
2	李杨	中国医科大学基础医学院生物物理学教研室	23	85	5.0	8.0