基于FCM聚类算法的MRI脑组织图像分割方法比较研究

• 作者: 林相波 王新宁 袁珍
• 来源期刊: 北京生物医学工程
• 学科: 医学
• 关键词: 磁共振成像 脑组织分割 FCM算法 噪声 偏移场
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 221-228
• 页数: 8页
• 分类号: R318.04
• 字数: 6031字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-3208.2015.03.01

摘要

目的：磁共振成像（ magnetic resonance imaging ， MRI）对脑组织有较好的成像效果，但噪声、偏移场和部分容积效应（ partial volume effect ， PVE）的存在，使得全自动分割MRI图像面临一定的困难。模糊C均值（fuzzy C－means， FCM）聚类算法在脑组织分割中得到较广泛研究。本文以存在噪声和偏移场影响的脑MRI图像分割为应用背景，研究了大量相关方法，探讨FCM算法分割脑部图像的改进思想。方法本文主要研究了9种FCM算法的理论基础，并通过脑组织分割实验对各种算法进行了分析。结果比较了不同算法的优劣，给出各类算法直观及定量评价结果。结论偏移场和噪声对脑磁共振图像组织分类质量有明显影响。其中几种方法可以减弱这些不利影响，但由于难以选择合适的参数，其分类效果并不理想。如何合理利用空间信息在未来仍有较大研究价值。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林相波	大连理工大学电子信息与电气工程学部	13	70	6.0	8.0
2	袁珍	大连理工大学电子信息与电气工程学部	2	14	2.0	2.0
3	王新宁	大连理工大学电子信息与电气工程学部	2	14	2.0	2.0