几何距优化质心结合隶属度约束RFCM的脑MRI图像分割算法

RFCM magnetic resonance brain image segmentation algorithm based on geometric distance optimization of centroid and membership constraints
南丽丽1
邓小英2
1. 运城学院 计算机科学与技术系, 山西 运城 044000
2. 北京理工大学 信息与电子学院, 北京 100081

摘要

针对现有图像分割算法聚类复杂以及分割精度不够高的问题,提出了基于几何距优化质心和粗糙模糊C-均值(RFCM)相结合的医学图像聚类分割算法。首先建立软集表示的像素集,并计算每个像素与质心之间的距离,然后基于像素和质心之间的最小距离,将像素分组到聚类中。为了将软集应用到粗糙模糊C-均值中,定义了一个模糊软集,进一步将输入图像转换为二值图像,通过计算连通区域的几何距选择适当的质心。最后利用这些新的质心计算更新像素的隶属度值,从而完成模糊聚类划分。在Allen Brain Atlas等三个医学数据库上评估了所提出混合算法的性能,获得的Jaccard系数和分割精度(SA)都优于几种对比算法。实验证明,提出的聚类分割算法具有良好的性能。

基金项目

国家自然科学基金资助项目(41374114)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.07.0428
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第11期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 3516-3520
文章编号: 1001-3695(2019)11-072-3516-05

发布历史

[2019-11-05] 印刷出版

引用本文

南丽丽, 邓小英. 几何距优化质心结合隶属度约束RFCM的脑MRI图像分割算法 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (11): 3516-3520. (Nan Lili, Deng Xiaoying. RFCM magnetic resonance brain image segmentation algorithm based on geometric distance optimization of centroid and membership constraints [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (11): 3516-3520. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

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