医学图像自动分割的混合聚类方法

• 作者: 赵莹 迟冬祥 黎明
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 医学图像分割 自组织映射 层次合并聚类 图像分割评估
• 年，卷（期）: 2011,（8）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 141-145
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4974字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386X.2011.08.041

摘要

医学图像的分割效果和自动化程度对计算机辅助诊断和可视化等方面有重要影响.针对医学图像低对比度、噪声影响大的特点,提出一种混合聚类方法:在预处理图像之后,将每个像素的邻域特征向量送入自组织特征映射网络SOM(self-organizing map)中进行训练;作为初步聚类的结果,SOM的输出典型向量根据命中图(Hits-Map)过滤,再由层次合并聚类方法进一步处理.在比较了一种聚类评价指数和两种图像分割评价指数之后,采用图像分割量化指数来确定聚类的最佳类别数;再通过后处理得到最后分割结果,分析表明这个方法是有效的.同时,也指出其不足之处和进一步研究的方向.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵莹	上海电机学院电子信息学院	14	54	4.0	7.0
2	黎明	上海电机学院电子信息学院	12	60	4.0	7.0
3	迟冬祥	上海电机学院电子信息学院	26	74	4.0	8.0