發(fā)布時間：2018-06-29 17:27

  本文選題：分層FCM + 圖像分割�。� 參考：《中國海洋大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》2017年11期

【摘要】：圖像分割是醫(yī)學(xué)圖像處理的關(guān)鍵問題和核心技術(shù),醫(yī)學(xué)圖像中部分容積效應(yīng)(PVE)、強度不一致(IIH)等現(xiàn)象的存在使該問題更為困難。作為有效處理PVE現(xiàn)象的FCM算法,在運行效率上面臨著很大挑戰(zhàn)。本文提出了一種基于分層的FCM算法,其核心思想是假設(shè)醫(yī)學(xué)組織器官的聚類中心僅僅取決于隸屬該組織器官的像素,而與隸屬于其他組織器官的像素?zé)o關(guān)。通過這樣處理,不僅可以保證較好的分割效果,從一定程度上改善強度不一致現(xiàn)象,同時可以提高算法的運行效率。在不同醫(yī)學(xué)圖像上的分割結(jié)果驗證了算法的有效性與可靠性。
[Abstract]:Image segmentation is a key problem and core technology in medical image processing. The existence of partial volume effect (PVE) and intensity inconsistency (IIH) in medical image makes the problem more difficult. As an effective FCM algorithm to deal with PVE phenomenon, it faces a great challenge in running efficiency. In this paper, a hierarchical FCM algorithm is proposed. Its core idea is to assume that the clustering center of medical tissues and organs is only dependent on the pixels belonging to the tissues and organs, but independent of the pixels belonging to other tissues and organs. Through this treatment, not only can better segmentation effect be ensured, but also the intensity inconsistency can be improved to a certain extent, and the efficiency of the algorithm can be improved at the same time. The segmentation results on different medical images verify the validity and reliability of the algorithm.
【作者單位】： 魯東大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(61602229) 山東省自然科學(xué)基金項目(ZR2016FM13;ZR2016FM21)資助~~
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2082843