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一种分割脑部磁共振图像的FCM改进算法
被引量：
4
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作者
杨阳
沈艳冰
李竹
《计算机应用与软件》
北大核心
2020年第3期231-235,共5页
脑部MRI的快速准确分割是脑部疾病临床诊断过程的关键步骤之一。针对FCM算法部分参数设置影响分割结果和鲁棒性差的缺陷,提出一种基于非局部空间信息的快速模糊C均值核聚类改进算法,并应用于脑部MRI分割中。依次通过直方图、K-means算...
脑部MRI的快速准确分割是脑部疾病临床诊断过程的关键步骤之一。针对FCM算法部分参数设置影响分割结果和鲁棒性差的缺陷,提出一种基于非局部空间信息的快速模糊C均值核聚类改进算法,并应用于脑部MRI分割中。依次通过直方图、K-means算法、核函数、基于积分图的非局部空间信息解决了部分初始参数值难以控制、抗噪性差和运算效率低等问题。实验表明,该算法错分率低至2.0%,运行时间平均减少至13.89 s。
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关键词
直方图
核函数
基于积分图的非局
部
空间信息
脑部磁共振图像分割
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题名
一种分割脑部磁共振图像的FCM改进算法
被引量：
4
1
作者
杨阳
沈艳冰
李竹
机构
山西师范大学物理与信息工程学院
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2020年第3期231-235,共5页
基金
国家自然科学基金青年科学基金项目(61503231)。
文摘
脑部MRI的快速准确分割是脑部疾病临床诊断过程的关键步骤之一。针对FCM算法部分参数设置影响分割结果和鲁棒性差的缺陷,提出一种基于非局部空间信息的快速模糊C均值核聚类改进算法,并应用于脑部MRI分割中。依次通过直方图、K-means算法、核函数、基于积分图的非局部空间信息解决了部分初始参数值难以控制、抗噪性差和运算效率低等问题。实验表明,该算法错分率低至2.0%,运行时间平均减少至13.89 s。
关键词
直方图
核函数
基于积分图的非局
部
空间信息
脑部磁共振图像分割
Keywords
Histogram Kernel function
Non-local spatial information based on integral graph
Brain
MRI segmentation
分类号
TP391 [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
操作
1
一种分割脑部磁共振图像的FCM改进算法
杨阳
沈艳冰
李竹
《计算机应用与软件》
北大核心
2020
4
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