改进FCM算法在颅脑磁共振图像分割中的应用  

Brain MR image segmentation based on modified Fuzzy C-means

作　　者：王猛[1] 王玉锋[1] 苏蕊[1] 

机构地区：[1]济宁医学院信息工程学院,山东日照276826

出　　处：《济宁医学院学报》2010年第4期291-293,共3页Journal of Jining Medical University

基　　金：济宁医学院青年科研基金项目资助

摘　　要：模糊C均值(FCM)聚类算法广泛应用于医学图像分割中,但该算法在分割低信噪比图像时,会产生较大的偏差。为解决这一问题,本文提出一种改进的FCM算法,充分考虑相邻像素之间的影响,对FCM的目标函数做一定的修改。实验表明,该算法与FCM算法相比,既能有效分割图像,又对低信噪比图像具有很好的分割效果。Objective Fuzzy c-means is widely used in medical image segmentation,but the algorithm is less ef-fective for image with low SNR.Methods To solve this problem,a modified fuzzy c-means algorithm is proposed in this paper,which the image＇s space information is fully considered.Conclusion The experiments show that,the modified algorithm is effective for the image with low SNR.

关 键 词：医学图像分割 模糊聚类 模糊C均值 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]