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基于小波的磁共振图像聚类分割
被引量：
2
1
作者
侯晓文
刘奇
《中国医学影像技术》
CSCD
北大核心
2013年第4期632-635,共4页
目的利用直方图自适应确定人体不同部位MRI的聚类类别的数目和相应的初始聚类中心,实现模糊-c均值聚类算法(FCM)分割的自适应。方法首先采用小波变换拟合直方图的平滑包络线,降低噪声对寻找包络线极值的影响;其次根据微积分的知识求出...
目的利用直方图自适应确定人体不同部位MRI的聚类类别的数目和相应的初始聚类中心,实现模糊-c均值聚类算法(FCM)分割的自适应。方法首先采用小波变换拟合直方图的平滑包络线,降低噪声对寻找包络线极值的影响;其次根据微积分的知识求出包络线极大值的个数,按照文中给出的法则对包络线的极大值进行筛选,确定直方图中峰值的个数;最后以直方图中峰值的个数为聚类类别数,以相应的峰值为初始聚类中心,对MRI进行FCM分割。结果采用该方法对多幅腹部和脑部MR图像进行分割,均能有效地自适应确定聚类的个数。结论本文方法能够有效、准确地确定不同MR图像的聚类类别的个数,实现FCM的自适应。
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关键词
模糊C-均值聚类算法
直方图包络线
自适应
小波变换
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职称材料
题名
基于小波的磁共振图像聚类分割
被引量：
2
1
作者
侯晓文
刘奇
机构
四川大学医学信息工程系
出处
《中国医学影像技术》
CSCD
北大核心
2013年第4期632-635,共4页
文摘
目的利用直方图自适应确定人体不同部位MRI的聚类类别的数目和相应的初始聚类中心,实现模糊-c均值聚类算法(FCM)分割的自适应。方法首先采用小波变换拟合直方图的平滑包络线,降低噪声对寻找包络线极值的影响;其次根据微积分的知识求出包络线极大值的个数,按照文中给出的法则对包络线的极大值进行筛选,确定直方图中峰值的个数;最后以直方图中峰值的个数为聚类类别数,以相应的峰值为初始聚类中心,对MRI进行FCM分割。结果采用该方法对多幅腹部和脑部MR图像进行分割,均能有效地自适应确定聚类的个数。结论本文方法能够有效、准确地确定不同MR图像的聚类类别的个数,实现FCM的自适应。
关键词
模糊C-均值聚类算法
直方图包络线
自适应
小波变换
Keywords
fuzzy c-means algorithml envelope of histogram
Adaptive
Extremes
分类号
TP39 [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
基于小波的磁共振图像聚类分割
侯晓文
刘奇
《中国医学影像技术》
CSCD
北大核心
2013
2
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