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基于模糊聚类的脑磁共振图像分割算法综述
被引量：
18
1
作者
孙权森
纪则轩
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2016年第1期28-42,共15页
磁共振成像(Magnetic resonance imaging,MRI)技术以其非介入、无损伤以及不受目标运动影响等特点,已成为临床诊断的重要辅助手段。精确的脑MR图像分割对生物医学研究和临床应用具有重要的指导意义。在实际应用中,脑MR图像中存在的噪声...
磁共振成像(Magnetic resonance imaging,MRI)技术以其非介入、无损伤以及不受目标运动影响等特点,已成为临床诊断的重要辅助手段。精确的脑MR图像分割对生物医学研究和临床应用具有重要的指导意义。在实际应用中,脑MR图像中存在的噪声、灰度不均匀性、部分容积效应和低对比度等缺陷,都给脑MR图像的精确分割带来了巨大困难和挑战。本文基于模糊聚类模型的脑MR图像分割问题,从聚类类别数的确定、模型初始化、克服噪声、估计偏移场、克服部分容积效应、数据不确定性描述以及模型扩展7个方面深入阐述了国内外发展现状、应对技巧及改进策略,并分析存在的不足,指出进一步的研究方向。
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关键词
脑磁共振成像
图像分割
模糊聚类
空间信息
灰度不均匀性
部分容积效应
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题名
基于模糊聚类的脑磁共振图像分割算法综述
被引量：
18
1
作者
孙权森
纪则轩
机构
南京理工大学计算机科学与工程学院
出处
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2016年第1期28-42,共15页
基金
国家自然科学基金(61401209)资助项目
江苏省自然科学基金青年基金(BK20140790)资助项目
+1 种基金
中国博士后科学基金(2014T70525
2013M531364)资助项目
文摘
磁共振成像(Magnetic resonance imaging,MRI)技术以其非介入、无损伤以及不受目标运动影响等特点,已成为临床诊断的重要辅助手段。精确的脑MR图像分割对生物医学研究和临床应用具有重要的指导意义。在实际应用中,脑MR图像中存在的噪声、灰度不均匀性、部分容积效应和低对比度等缺陷,都给脑MR图像的精确分割带来了巨大困难和挑战。本文基于模糊聚类模型的脑MR图像分割问题,从聚类类别数的确定、模型初始化、克服噪声、估计偏移场、克服部分容积效应、数据不确定性描述以及模型扩展7个方面深入阐述了国内外发展现状、应对技巧及改进策略,并分析存在的不足,指出进一步的研究方向。
关键词
脑磁共振成像
图像分割
模糊聚类
空间信息
灰度不均匀性
部分容积效应
Keywords
brain magnetic resonance imaging（MRI）
image segmentation
fuzzy clustering
spatial information
intensity inhomogeneity
partial volume effect
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于模糊聚类的脑磁共振图像分割算法综述
孙权森
纪则轩
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2016
18
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