基于谱聚类的医学图像分割方法

• 作者: 温海标 王楠 钟智 顾昆
• 来源期刊: 南宁师范大学学报（自然科学版）
• 关键词: 谱聚类 ELM 医学图像
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 页码范围: 63-67
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.16601/j.cnki.issn1001-8743.2015.04.012

摘要

针对传统单一算法在医学图像分割中对像素点分布敏感的问题,提出一种基于谱聚类的多阶段图像分割方法—谱极限学习机.算法首先使用一种基于kmeans的谱聚类对图像进行预处理,以过滤一部分噪声点,而后用ELM极限学习机对处理后的图像进行分割.实验结果表明,对于脑部MRI图像,这种多阶段的分割方法较传统的单独使用谱聚类或ELM的分割方法能更清晰地将脑部的灰质和白质分割开来.