模糊C均值聚类下的医学图像分割探讨  

作　　者：辛国江[1] 占艳[1] 韦昌法[1] 穆珺[1] 周燃犀[1] 

机构地区：[1]湖南中医药大学管理与信息工程学院,湖南长沙410208

出　　处：《硅谷》2014年第13期64-65,共2页

摘　　要：将FCM(模糊c均值聚类算法)应用于医学事业中,能够将图像分割中的模糊现象有效的解决,在将目标函数建立的情况下,将迭代优化方法应用,并将目标函数极小值获得,并在此基础上将最佳聚类确定。目前随着科学技术的发展,大量的改进算法不断出现,文章介绍和对比基于传统、初始值选取、空间邻域信息和核函数的FCM算法,为后期的算法研究明确方向。

关 键 词：模糊C均值聚类 医学图像分割 核函数 空间信息 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]