数据压缩的FCM算法用于人脑MRI图像的分割

马华; 张西学; 郑鹏

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数据压缩的FCM算法用于人脑MRI图像的分割

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针对模糊C均值聚类(FuzzyC-meansclustering,FCM)算法在人脑磁共振成像(MagneticResonanceImaging,MRI)图像分割中存在的计算量大、运行时间过长的问题,提出一种加速方法。首先利用边界跟踪法对人脑MRI图像进行预处理,剔除颅骨和肌肉等非脑组织;然后通过数据压缩,即通过对相近的像素进行量化并聚合来减少像素个数;最后用FCM算法对大脑结构进行分割,结果得到脑白质、灰质和脑脊液图像区域。该方法能够使数据量大为减少,从而使FCM在图像分割中更加快速有效。

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来源
《太赫兹科学与电子信息学报》 |2006年第3期|187-190|共4页
作者
马华; 张西学; 郑鹏;
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作者单位

泰山医学院信息科学系;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
图像分割; 模糊C均值; 数据压缩; 磁共振成像;

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