本文關(guān)鍵詞：基于模糊聚類的腦磁共振圖像分割算法綜述

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【摘要】：磁共振成像(Magnetic resonance imaging,MRI)技術(shù)以其非介入、無(wú)損傷以及不受目標(biāo)運(yùn)動(dòng)影響等特點(diǎn),已成為臨床診斷的重要輔助手段。精確的腦MR圖像分割對(duì)生物醫(yī)學(xué)研究和臨床應(yīng)用具有重要的指導(dǎo)意義。在實(shí)際應(yīng)用中,腦MR圖像中存在的噪聲、灰度不均勻性、部分容積效應(yīng)和低對(duì)比度等缺陷,都給腦MR圖像的精確分割帶來(lái)了巨大困難和挑戰(zhàn)。本文基于模糊聚類模型的腦MR圖像分割問(wèn)題,從聚類類別數(shù)的確定、模型初始化、克服噪聲、估計(jì)偏移場(chǎng)、克服部分容積效應(yīng)、數(shù)據(jù)不確定性描述以及模型擴(kuò)展7個(gè)方面深入闡述了國(guó)內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀、應(yīng)對(duì)技巧及改進(jìn)策略,并分析存在的不足,指出進(jìn)一步的研究方向。
【作者單位】： 南京理工大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 腦磁共振成像 圖像分割 模糊聚類 空間信息 灰度不均勻性 部分容積效應(yīng)
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61401209)資助項(xiàng)目 江蘇省自然科學(xué)基金青年基金(BK20140790)資助項(xiàng)目 中國(guó)博士后科學(xué)基金(2014T70525,2013M531364)資助項(xiàng)目
【分類號(hào)】：TP391.41
【正文快照】： 引言近年來(lái),腦部疾病以其高發(fā)病率、高死亡率、高致殘率、高復(fù)發(fā)率及多并發(fā)癥等特點(diǎn)成為威脅人類健康的重要因素。顱腦損傷、顱內(nèi)腫瘤、腦血管病、癲癇、腦癱及帕金森氏病等疾病的發(fā)病率均在逐年增加。因而,如何借助醫(yī)學(xué)影像定性、定量分析腦組織,并進(jìn)而分析相關(guān)腦部疾病已經(jīng)

【相似文獻(xiàn)】

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4 李揚(yáng);謝春雪;趙小囡;李紅;;基于模糊聚類的方法評(píng)定學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)[A];創(chuàng)新沈陽(yáng)文集（B）[C];2009年

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本文編號(hào)：511168