基于FCM聚类算法的MRI脑组织图像分割方法比较研究

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目的:磁共振成像( magnetic resonance imaging , MRI)对脑组织有较好的成像效果,但噪声、偏移场和部分容积效应( partial volume effect , PVE)的存在,使得全自动分割MRI图像面临一定的困难。模糊C均值(fuzzy C-means, FCM)聚类算法在脑组织分割中得到较广泛研究。本文以存在噪声和偏移场影响的脑MRI图像分割为应用背景,研究了大量相关方法,探讨FCM算法分割脑部图像的改进思想。方法本文主要研究了9种FCM算法的理论基础,并通过脑组织分割
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