【摘 要】
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脑部MRI图像分割是基于MRI和一定标准下的相似性,将脑部MRI中相似度大的像素划分为相同的组织类,反之划分成不同的组织类。临床医学上脑部MRI图像因其独特的成像方式使图像本身具有不确定性和模糊性,而脑部组织结构的高度复杂性又给图像分割增加了难度,如何精确有效地分割脑部MRI以提高临床诊断和辅助治疗效率是研究的重中之重。基于模糊理论的FCM算法目前是最适用于脑部MRI分割的方法之一,已获得众多研究
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脑部MRI图像分割是基于MRI和一定标准下的相似性,将脑部MRI中相似度大的像素划分为相同的组织类,反之划分成不同的组织类。临床医学上脑部MRI图像因其独特的成像方式使图像本身具有不确定性和模糊性,而脑部组织结构的高度复杂性又给图像分割增加了难度,如何精确有效地分割脑部MRI以提高临床诊断和辅助治疗效率是研究的重中之重。基于模糊理论的FCM算法目前是最适用于脑部MRI分割的方法之一,已获得众多研究人员对FCM算法进行研究与改进。基于此,本文做了以下研究:(1)对传统FCM算法及利用图像的空间信息的改进算法进行了研究。(2)提出一种基于非局部空间信息的模糊C-均值聚类改进算法。算法首先是对图像进行非局部均值去噪利用了原始图像的非局部空间信息;其次是利用直方图检测出最佳分割类别数;最后是引入一个模糊因子到目标函数中,这个模糊因子完全利用了原始图像的局部空间信息。该算法在图像细节信息和噪声的鲁棒性两者之间找到了平衡点,分割效果图可明显看出算法对含噪图像有较好的分割结果。(3)利用MATLAB工具实现本文所提FSICM算法对含噪脑部MRI的分割测试,并与FCM、KFCM、FCM-S1、FLICM和FCM-NLS算法进行对比。根据F-score评价指标率对算法及实验结果进行评价分析,结果表明,本文所提算法分割含噪量高的脑部MRI图像时,背景分割准确率为99.76%,脑脊液分割准确率为86.5%,脑灰质分割准确率为92.26%,脑白质分割准确率为97.76%,极具准确性和抗噪性。
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