【摘 要】
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目的 本文提出一种新颖的基于模糊C均值聚类分割算法,并运用于MR脊柱图像分割。方法 首先采用各向异性扩散滤波器对MR脊柱原始图像进行预处理,其次采用核密度估计方法确定模
【机 构】
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徐州医科大学附属淮安医院影像科,淮安市第四人民医院影像科
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目的 本文提出一种新颖的基于模糊C均值聚类分割算法,并运用于MR脊柱图像分割。方法 首先采用各向异性扩散滤波器对MR脊柱原始图像进行预处理,其次采用核密度估计方法确定模糊C均值聚类的初始聚类中心值;然后采用模糊C均值聚类算法初步分割图像,最后运用形态学操作从肌肉背景中提取脊椎图像。并选用Dice系数和Hausdorff距离评估分割质量。结果 比较不同算法的MR脊柱分割图像,定性分析显示模糊C均值聚类算法对图像边缘保存完整,定量评估结果表明模糊C均值聚类算法能获得最大的Dice相似性系数和最小的Hausdo
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