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磁共振颅脑图像快速模糊聚类分割算法的研究 被引量:24
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作者 聂生东 陈瑛 +1 位作者 顾顺德 章鲁 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2001年第2期104-109,共6页
尽管模糊C 均值 (简称FCM )聚类算法已广泛应用于图象分割研究 ,但是 ,由于模糊C 均值聚类算法所固有的一些缺点 ,特别是运算开销太大造成了该算法在实际应用中难以推广使用。根据模糊C 均值聚类算法和磁共振颅脑图象的特点 ,我们提出... 尽管模糊C 均值 (简称FCM )聚类算法已广泛应用于图象分割研究 ,但是 ,由于模糊C 均值聚类算法所固有的一些缺点 ,特别是运算开销太大造成了该算法在实际应用中难以推广使用。根据模糊C 均值聚类算法和磁共振颅脑图象的特点 ,我们提出了一种分割磁共振颅脑图象的快速模糊C 均值 (简称FFCM )聚类算法。该算法利用K 均值聚类结果指导模糊聚类的初始化 ,使模糊聚类的迭代次数明显减少 ,从而极大地提高模糊聚类的速度。实际应用表明 ,FFCM的分割速度比FCM快 6 5倍以上 。 展开更多
关键词 磁共振颅脑图象 分割 快速模糊 C-均值聚类算法 预分割
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模糊神经网络在颅脑磁共振图像分割中的应用研究 被引量:13
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作者 黄永锋 岑康 +3 位作者 司京玉 陈瑛 顾顺德 章鲁 《中国生物医学工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第6期508-512,共5页
由于颅脑磁共振图像分割的效果受制于解剖结构和成像过程引起的边缘模糊和噪声 ,本研究结合神经网络和模糊逻辑技术 ,提出一种基于模糊神经网络的颅脑磁共振图像的半自动分割算法。分割实验的结果表明 ,在同等条件下 ,模糊神经网络分割... 由于颅脑磁共振图像分割的效果受制于解剖结构和成像过程引起的边缘模糊和噪声 ,本研究结合神经网络和模糊逻辑技术 ,提出一种基于模糊神经网络的颅脑磁共振图像的半自动分割算法。分割实验的结果表明 ,在同等条件下 ,模糊神经网络分割算法的收敛速度比BP神经网络分割算法快三倍以上 ;与最大似然法、模糊c均值聚类和BP神经网络分割算法相比 ,FNN分割算法的抗噪声和抗模糊能力更强。 展开更多
关键词 颅脑 磁共振图像 图像分割 模糊神经网络
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基于模糊K-近邻规则的多谱磁共振脑图像分割方法的研究 被引量:8
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作者 聂生东 聂斌 +2 位作者 章鲁 陈瑛 顾顺德 《中国生物医学工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第5期471-476,465,共7页
本文在K 近邻 (K nearestneighbor ,简称KNN)规则的基础上 ,基于模糊C 均值聚类 (FuzzyC meansclustering ,简称FCM)技术 ,提出了模糊K 近邻算法 (FuzzyK nearestneighbor ,简称FKNN) ,并利用该算法对磁共振脑图像进行分割研究。首先对... 本文在K 近邻 (K nearestneighbor ,简称KNN)规则的基础上 ,基于模糊C 均值聚类 (FuzzyC meansclustering ,简称FCM)技术 ,提出了模糊K 近邻算法 (FuzzyK nearestneighbor ,简称FKNN) ,并利用该算法对磁共振脑图像进行分割研究。首先对磁共振颅脑图像进行预分割 ,剔除颅骨和肌肉等非脑组织 ,只保留大脑结构 ;然后利用FKNN算法对大脑结构进行分割 ,从脑组织中分别提取出白质、灰质和脑脊液。实验结果表明 ,FKNN方法能有效地从大脑结构中分割出白质、灰质和脑脊液 ,分割效果明显优于KNN方法。 展开更多
关键词 模糊K-近邻规则 分割 多谱磁共振脑图像
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边界跟踪法在MRI图像大脑实质提取中的应用 被引量:4
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作者 陈瑛 聂生东 +1 位作者 顾顺德 章鲁 《生物医学工程与临床》 CAS 2001年第1期4-5,共2页
目的 图像已广泛运用于临床诊断和脑外科术前计划等 ,将脑实质从图像中加以提取是图像处理的一个重要方向。方法 利用边界跟踪法获取图像中脑实质的边界线 ,在此基础上将颅骨部分定义为背景色 ,从而提取出脑实质部分。结果 选取Visib... 目的 图像已广泛运用于临床诊断和脑外科术前计划等 ,将脑实质从图像中加以提取是图像处理的一个重要方向。方法 利用边界跟踪法获取图像中脑实质的边界线 ,在此基础上将颅骨部分定义为背景色 ,从而提取出脑实质部分。结果 选取VisibleHumanData数据集中妇女头部的MRI图像 ,对此图像提取其脑实质部分。结论 在MRI图像中提取脑实质部分 ,本文所讨论的方法不失为一种快捷、方便、可行的算法。 展开更多
关键词 脑实质 MRI图像 大脑 脑外科 取出 术前 中脑 结论 获取 方向
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图像处理中利用线段表描述和存储图像的方法研究 被引量:1
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作者 陈瑛 顾顺德 +1 位作者 章鲁 黄耀德 《中国医学影像学杂志》 CSCD 2000年第5期369-371,共3页
目的 :改进二维图像的描述和存储方式。材料和方法 :用基于边界点链码的数据结构 (线段表 )来描述和存储二维图像。结果 :利用改进后的二维图像的存储形式可快速确定图像的位置、中心点和主轴等几何参数 ,进而完成配准、融合等图像处理... 目的 :改进二维图像的描述和存储方式。材料和方法 :用基于边界点链码的数据结构 (线段表 )来描述和存储二维图像。结果 :利用改进后的二维图像的存储形式可快速确定图像的位置、中心点和主轴等几何参数 ,进而完成配准、融合等图像处理工作。结论 :本文提出的这种数据结构不仅可用于脑二维图像的配准 ,而且对其它二维图像的定量形态学计算也有效 。 展开更多
关键词 配准 线段表 链码 图像处理
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