张翡
- 作品数：4 被引量：47H指数：2
- 供职机构：陕西师范大学计算机科学学院更多>>
- 发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金陕西省科学技术研究发展计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于模糊C均值聚类的医学MR图像分割研究
- 近年来,医学图像分割在临床分析与诊断领域正发挥着重要作用。作为医学图像分割领域中的一个重要部分,MR图像分割也得到了越来越多的关注。由于模糊C均值聚类算法(FCM)以模糊数学理论为基础,能够有效地描述MR图像中存在的含噪...
- 张翡
- 关键词：FCM算法水平集
- 文献传递
- 乳腺MR图像的有效分割
- 2013年
- 乳腺核磁共振影像(MR)的有效分割一直是医学影像分析领域的研究热点。针对目前人工解读图像信息的不足,提出一种自动化分割乳腺MR图像的方法,该方法结合传统FCM算法和最小距离分类器实现了感兴趣区域中不同位置、灰度值相似的样本点按距离分类。算法首先根据图像的灰度信息利用FCM算法实现聚类,其次自动提取感兴趣区域的聚类信息,并利用最小距离分类器对其按距离分类。实验结果表明,该算法对乳腺核磁共振影像的分割具有较高的准确性,提高了其组织划分的精度,且自动化程度比较高,为后续进行肿瘤区域的自动提取与识别奠定基础。
- 郝艳荣范虹张翡
- 关键词：图像分割FCM最小距离分类器
- 基于模糊C均值聚类的医学图像分割研究被引量：38
- 2014年
- 模糊C均值聚类算法(FCM)在硬C均值聚类的基础上有效地解决了医学图像分割中存在的模糊情况,通过建立表示图像中像素点与聚类中心加权相似度的目标函数,采用迭代优化的方法求解目标函数的极小值来确定最佳聚类。针对FCM算法中存在的对大样本数据分割速度慢、结果易受初始值影响、对噪声敏感、难以适应多种数据分布等缺陷,涌现出了大量的改进算法。对其中的部分改进算法进行综述,主要介绍快速FCM算法、基于初始值选取的FCM算法、基于空间邻域信息的FCM算法以及基于核函数的FCM算法等,并对其优缺点进行概要的总结和介绍。指出该算法进一步的研究方向。
- 张翡范虹
- 关键词：模糊C均值聚类医学图像分割核函数空间信息
- 结合非局部均值的快速FCM算法分割MR图像研究被引量：8
- 2014年
- 针对FCM算法分割医学MR图像存在的运算速度慢、对初始值敏感以及难以处理MR图像中固有Rician噪声等缺陷,提出了一种结合非局部均值的快速FCM算法。该算法的核心是首先针对MR图像中存在的Rician噪声,利用非局部均值算法对图像进行去噪处理,消除噪声对分割结果的影响;然后根据所提出的新的自动获取聚类中心的规则得到初始聚类中心;最后将得到的聚类中心作为快速FCM算法的初始聚类中心用于去噪后的图像分割,解决了随机选择初始聚类中心造成的搜索速度慢和容易陷入局部极值的问题。实验表明,该算法能够快速有效地分割图像,并且具有较好的抗噪能力。
- 张翡范虹郝艳荣
- 关键词：MR图像分割非局部均值
