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摘要:
本文提出使用改进模糊C均值聚类(MFCM)算法和模糊可能性C均值聚类(FPCM)算法的图像分割方法并应用于医学图像分割过程中.MFCM算法是通过调整FCM算法的测量距离来批准标签像素受到其他图像像素和在切分中抑制噪声效果来约束,从而使得成员变量没有最大约束值.基于真实医学图像的实验表明了MFCM算法和FPCM算法在医学图像中进行分割的实际效果,具体是通过对FCM、MFCM、FPCM进行精度对比来验证算法有效性.
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内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 改进FCM算法在医学图像分割的方法研究
来源期刊 数字技术与应用 学科 工学
关键词 FCM聚类算法 MFCM FPCM 医学图像处理 图像分割
年,卷(期) 2012,(9) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 116-117
页数 分类号 TP391
字数 3017字 语种 中文
DOI
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作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李鹏 长江大学计算机科学学院 76 179 8.0 10.0
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研究主题发展历程
节点文献
FCM聚类算法
MFCM
FPCM
医学图像处理
图像分割
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
数字技术与应用
月刊
1007-9416
12-1369/TN
16开
天津市
6-251
1983
chi
出版文献量(篇)
20434
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106
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35701
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