【摘 要】
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目前,肺癌是发病率和致死率最高的癌症之一,对人类的健康构成了巨大的威胁。肺癌在初期大多数以孤立性肺结节的形式存在,如果在早期能够将孤立性肺结节精确地提取出来,可以很大程度的提高医生对肺癌的诊断效率。近年来,模糊C均值聚类算法（Fuzzy C-means algorithm,FCM）因其实现简单、运行速度快等优点在孤立性肺结节图像分割上得到了广泛的关注,因此本文对FCM算法进行深入研究,并对FCM算
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目前,肺癌是发病率和致死率最高的癌症之一,对人类的健康构成了巨大的威胁。肺癌在初期大多数以孤立性肺结节的形式存在,如果在早期能够将孤立性肺结节精确地提取出来,可以很大程度的提高医生对肺癌的诊断效率。近年来,模糊C均值聚类算法（Fuzzy C-means algorithm,FCM）因其实现简单、运行速度快等优点在孤立性肺结节图像分割上得到了广泛的关注,因此本文对FCM算法进行深入研究,并对FCM算法进行改进从而提高算法的分割准确性和抗噪性。本文主要研究内容如下:（1）本文对FCM及其改进算法进行了整理,重点研究了其中较为经典的算法,并对算法进行理论阐述,分析它们的优缺点,找到可以改进的突破口。（2）许多改进的FCM算法忽略了非局部信息带来的影响,针对这个问题,本文提出基于局部信息和非局部信息的FCM算法,并且采用加权的马氏距离计算像素相关性。相比于以往提出的算法,该算法可以有效的提高分割的准确性。（3）基于局部信息和非局部信息的FCM算法在分割含有大量噪声的孤立性肺结节时,分割准确性出现明显的降低,而字典学习在降噪的同时可以最大程度的保留图像的原始信息。针对上述问题,本文融入字典学习算法的思想,该算法可以有效的提高分割的抗噪性。
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