【摘 要】
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目的:提出一种基于先验知识引导的模糊C均值算法(PIGFCM),并将其应用于脑部磁共振(MR)图像分割。方法:采用基于高斯分布的图像先验知识获取初始聚类中心;采用改进PIGFCM聚类
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目的:提出一种基于先验知识引导的模糊C均值算法(PIGFCM),并将其应用于脑部磁共振(MR)图像分割。方法:采用基于高斯分布的图像先验知识获取初始聚类中心;采用改进PIGFCM聚类算法进行图像分割,得到MR脑部分割图像;采用Dice相似性系数、均方根误差(RMSE)和平均耗时评价不同算法的分割效果。结果:对于人工合成的脑部MR图像分割算法所得的Dice相似性系数可达0.87~0.98,平均耗时降低了0.17~0.81倍。对于临床实例MR图像分割算法所得脑白质和灰质的Dice相似性系数较其他算法分别提升1
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