目的:利用基于邻域粗糙集和模糊聚类的脑肿瘤图像分割系统,深入解决MR脑肿瘤医学图像存在组织复杂度高、灰度不均匀和部分容积效应等问题。为计算机辅助诊断(CAD)奠定基础,为脑肿瘤患者的早期诊断和治疗提供数据支持与思路。方法:通过邻域粗糙集方法模拟目标和背景区域的上、下近似,获得图像边缘信息,构建中心像素和邻域间的关系,结合模糊C均值聚类中隶属度函数刻画像素值和聚类中心的相似度。通过不断更新隶属度矩阵和聚类中心,获得脑肿瘤图像分割的最佳阈值。结果:针对磁共振(MR)成像具有模糊、灰度不均匀等缺陷,提出了一种基于邻域粗糙集和模糊聚类的图像分割方法。邻域粗糙集对图像边界信息的选取具有较好鲁棒性,结合模糊聚类方法能充分利用图像空间信息。实验采用Dice系数和Jaccard系数评估分割结果的准确性,结果表明,该方法能有效分割肿瘤区域,相较于传统模糊聚类分割方法,其分割精确度有所提高。结论:综上,本文对脑肿瘤图像分割技术进行了深入研究,按照所建立邻域粗糙集和模糊聚类模型能够得到较为理想的分割结果,该方法能精确、高效分割灰度场景复杂的脑肿瘤图像,且具有一定实用性和灵活性。