基于灰度直方图多峰值选取的脑组织MRI图像K-means聚类分割方法研究

• 作者: 喻海中 陈兆学 陈浩
• 来源期刊: 生物医学工程学杂志
• 学科: 医学
• 关键词: K-means聚类 多峰值直方图 医学图像分割 脑组织MRI图像
• 年，卷（期）: 2013,（6）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 1164-1170
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.41|R445.2
• 语种: 中文
• DOI: 10.7507/1001-5515.20130220

摘要

针对传统的K-means聚类算法随机选取初始聚类中心的问题,根据脑MRI图像的灰度直方图呈现出多个“波峰”和“波谷”的特点,将鲁棒选取的“波峰”点用作代表脑白质、脑灰质、脑脊液的K-means聚类算法的初始聚类中心,提出了一种基于灰度直方图多峰值选取的脑MRI图像K-means分割算法,实验结果表明,该分割算法克服了传统K-means聚类算法随机选取初始聚类中心带来的迭代次数多、分割效率低、精确度不高、结果不稳定等不足,能够高效、准确、稳定地分割出了脑白质、脑灰质、脑脊液等脑组织.该算法直方图“波峰”点选取思想具有较为广泛的适用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈浩		16	45	3.0	6.0
2	陈兆学		56	355	11.0	17.0
3	喻海中		5	15	2.0	3.0