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基于多尺度连接模型的脑MRI模糊分类 被引量:2
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作者 裴红利 喻罡 邓振生 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第4期174-176,179,共4页
针对传统分割方法在分割数量上的限制,以及模糊聚类方法在层次优化上的不足,提出一种有效的基于多尺度连接模型的人脑磁共振图像模糊分类算法。对脑磁共振图像进行灰度不均匀性校正后,该方法通过非线性扩散连接模型引入尺度间的模糊约束... 针对传统分割方法在分割数量上的限制,以及模糊聚类方法在层次优化上的不足,提出一种有效的基于多尺度连接模型的人脑磁共振图像模糊分类算法。对脑磁共振图像进行灰度不均匀性校正后,该方法通过非线性扩散连接模型引入尺度间的模糊约束,定义2个模糊距离,并应用到模糊聚类算法中,组合尺度间和尺度内的模糊约束,给出一个多分辨模糊聚类框架。实验结果表明了该算法的准确性和有效性。 展开更多
关键词 多尺度连接模型 模糊分类 偏场校正
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