【摘 要】
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针对脑部磁共振图像(MRI)的灰度分布特性,提出一种结合灰度距离加权K-means聚类与模糊置信度的混合医学图像分割方法。采用改进的灰度加权K-means聚类方法对MRI图像进行训练分类得到粗略分类结果,运用基于支持向量数据域描述(SVDD)的模糊置信度方法对每个类精细分割,得到脑部各组织的输出图像。该算法分割时逐渐增大目标模糊置信度门限,通过对模糊置信度的动态优化来逼近最佳分割结果。在脑部MRI
【机 构】
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武汉科技大学计算机科学与技术学院,武汉科技大学湖北省智能信息处理与实时工业系统重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（31201121）, 湖北省教育厅重点基金项目（D20131101）, 湖北省重点实验室基金项目（znss2013A006）
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针对脑部磁共振图像(MRI)的灰度分布特性,提出一种结合灰度距离加权K-means聚类与模糊置信度的混合医学图像分割方法。采用改进的灰度加权K-means聚类方法对MRI图像进行训练分类得到粗略分类结果,运用基于支持向量数据域描述(SVDD)的模糊置信度方法对每个类精细分割,得到脑部各组织的输出图像。该算法分割时逐渐增大目标模糊置信度门限,通过对模糊置信度的动态优化来逼近最佳分割结果。在脑部MRI图像上的实验结果表明,该方法在处理图像灰度分布不均匀、存在孤立点、细化轮廓等问题时具有较高的准确度和鲁棒性。
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