【摘要】：針對傳統(tǒng)FCM算法對腦腫瘤圖像分割時對噪聲敏感且沒有考慮圖像空間信息出現(xiàn)分割結(jié)果不準確的問題,提出一種新的基于空間模糊核聚類(Spatial Kernel Fuzzy C-means,SKFCM)的腦腫瘤MR圖像分割方法。首先,算法引入核函數(shù),將數(shù)據(jù)由低維特征空間轉(zhuǎn)化為高維特征空間,提高了不同類別特征差異。其次,根據(jù)圖像目標區(qū)域梯度差異,對KFCM算法進行改進,將圖像空間信息引入到KFCM算法,用目標區(qū)域方差總和與邊界梯度均值倒數(shù)之和作為新的目標函數(shù)。最后,對腦腫瘤圖像的樣本特征進行迭代優(yōu)化,實現(xiàn)了腦腫瘤的精確分割。算法分割精確度得到了提高,并且通過圖像的空間信息增加了方法的魯棒性。實驗結(jié)果表明,改進后算法對腦腫瘤MR圖像不同類別間區(qū)分度高且具有較強噪聲抑制能力,實現(xiàn)了較好的分割效果。
[Abstract]:Aiming at the problem that the traditional FCM algorithm is sensitive to noise and does not consider the inaccurate segmentation results of image spatial information, a new method based on spatial fuzzy kernel clustering (Spatial Kernel Fuzzy C-means) is proposed. MR image segmentation method of brain tumor based on SKFCM. Firstly, the kernel function is introduced to transform the data from low-dimensional feature space to high-dimensional feature space, which improves the difference of different kinds of features. Secondly, according to the gradient difference of the target region, the KFCM algorithm is improved, and the spatial information of the image is introduced into the KFCM algorithm. The sum of the total variance of the target region and the reciprocal of the mean of the boundary gradient is used as the new objective function. Finally, the sample feature of brain tumor image is optimized iteratively, and the accurate segmentation of brain tumor is realized. The segmentation accuracy of the algorithm is improved, and the robustness of the method is enhanced by the spatial information of the image. The experimental results show that the improved algorithm has a high degree of discrimination and strong noise suppression ability among different categories of brain tumor MR images, and achieves a better segmentation effect.
【作者單位】： 內(nèi)蒙古科技大學(xué)信息工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(61179019)資助 內(nèi)蒙古自然基金面上項目(2015MS0604)資助 內(nèi)蒙古自治區(qū)高等學(xué)�？茖W(xué)研究項目(NJZY145)資助
【分類號】：R739.41;TP391.41

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本文編號：2366128