基于模糊C均值自动随机游走算法在脑肿瘤分割中的应用

• 作者: 刘虔铖 张刚平 赖胜圣
• 来源期刊: 中国医学物理学杂志
• 关键词: 随机游走 模糊C均值 形态学处理 图像分割 脑肿瘤
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 所属期刊栏目: 医学影像物理与临床应用
• 页码范围: 707-710
• 分类号: TP319|R739.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-202X.2015.05.021

摘要

目的:经典随机游走算法是使用最为广泛的交互式图像分割方法之一,分割精度较高,但是该算法执行过程需要人工参与,由医生手动勾选种子点,这在临床使用中是比较麻烦和耗时的,在一定程度上降低了该算法的效率.针对该问题,本文期望提出一种自动的随机游走分割方法.方法:首先使用模糊C均值算法对待分割图像进行聚类,根据聚类的隶属度进行阈值分割得到初步分割结果;再对分割结果进行形态学开放处理,仅保留初步分割结果的主要区域,并将处理后的区域中的所有像素点作为随机游走算法的种子点,利用随机游走算法对图像实施分割,得到最终分割结果.本文结合模糊C均值算法和形态学处理,实现了自动的随机游走.使用改进后的算法对MR图像中的脑肿瘤和水肿区域实施自动分割,验证本文算法的有效性和准确性.结果:本文方法在实现自动化分割的同时,其分割精度明显优于模糊C均值算法的分割结果.结论:本文提出的改进方法能准确地自动分割出目标区域,并且较模糊C均值方法的分割结果有显著性提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赖胜圣		31	116	5.0	9.0
2	刘虔铖		33	95	6.0	8.0
3	张刚平		17	12	2.0	3.0