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基于自组织特征映射和梯度熵聚类的MR脑部图像分割新算法
基于自组织特征映射和梯度熵聚类的MR脑部图像分割新算法
作者:
丁力
周啸虎
陈宇辰
高伟
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
脑疾病
MR脑部图像
图像分割
自组织特征映射
遗传算法
梯度熵聚类
摘要:
目的 提出一种新颖的基于自组织特征映射和遗传算法的无监督MR脑部图像分割算法.方法 本研究算法分为5步:图像预处理去除背景噪声和颅骨部分、提取图像中两类统计特征和几何不变矩、遗传算法降低特征空间维度、训练自组织特征映射完成向量分类和使用梯度熵聚类算法得到分割图像.结果 选用国际MR脑图像库和临床实例MR图像进行仿真实验.定性分析表明基于本文算法的分割图像中白质、灰质和脑脊液边界完整清晰;定量评估结果显示本文提出的遗传特征优化算法优于常用的主分量分析法,梯度熵算法所得分割图像优于K-means聚类算法,且本文提出的算法在白质和脑脊液分割方面优于现存最佳的CGMM算法.结论 本文提出的分割流程没有涉及任何关于体素分类的先验知识,是一种完全无监督的MR脑部组织自动分割方法,具有很强的稳定性、优越性,且获得高精确性的分割图像.
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篇名
基于自组织特征映射和梯度熵聚类的MR脑部图像分割新算法
来源期刊
中国医疗设备
学科
工学
关键词
脑疾病
MR脑部图像
图像分割
自组织特征映射
遗传算法
梯度熵聚类
年,卷(期)
2017,(10)
所属期刊栏目
论著
研究方向
页码范围
21-26
页数
6页
分类号
TN911.73
字数
4088字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1674-1633.2017.10.006
五维指标
传播情况
被引次数趋势
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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
中国医疗设备
主办单位:
中国整形美容协会
出版周期:
月刊
ISSN:
1674-1633
CN:
11-5655/R
开本:
大16开
出版地:
北京市顺义区竺园路12号天竺综合保税区泰达科技园7号楼
邮发代号:
82-555
创刊时间:
1986
语种:
chi
出版文献量(篇)
14856
总下载数(次)
40
总被引数(次)
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