基于遗传密度峰值聚类的医学图像分割

• 作者: 何瀚志 朱红 王伟
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 学科: 工学
• 关键词: 密度峰值 聚类 遗传算法 最大熵值 医学图像分割
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 智能技术
• 页码范围: 856-861
• 页数: 6页
• 分类号: TP18
• 字数: 3970字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16208/j.issn1000-7024.2019.03.043

摘要

针对密度峰值算法 (density peaks cluster, DPC) 依靠先验知识给定截断距离dc且人工选择聚类中心点具有主观随意性等缺陷, 提出一种基于遗传算法求取分割图像最大熵值, 获得最优分割阈值的方法.得到满意的分割效果, 实现了DPC算法的自适应分割并应用到医学图像上.仿真实验采用多张哈佛全脑图中的经典疾病图像, 与K-means、AP (仿射传播) 聚类算法及DPC算法作比较, 比较结果表明, DPC的改进算法能自动获取截断距离, 确定聚类中心, 获得更好的分割效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱红	徐州医科大学医学信息学院	25	34	4.0	5.0
2	王伟	徐州医科大学附属医院影像科	18	36	3.0	5.0
3	何瀚志	徐州医科大学医学信息学院	6	9	2.0	3.0