改进FCMS算法及其在颅内肿瘤图像分割的研究

改进FCMS算法及其在颅内肿瘤图像分割的研究

论文摘要

为了提高脑部肿瘤的磁共振成像(MRI)在肿瘤分割方面的精度和分割效率,提出了自适应阈值蚁群模糊聚类算法(TSAG_PnFCMS)。针对传统的模糊c均值聚类(FCMS)算法对噪声敏感,以及MRI图像中存在属性不同的样本点,在聚类过程中,将不同属性样本点的相关系数作为权重融入到欧氏距离的计算,提高聚类精度;针对蚁群算法容易陷入局部最优,提出一种自适应阈值蚁群算法,提高算法的全局搜索能力,将自适应阈值蚁群算法与改进的模糊聚类算法相结合,提高系统的分割精度和抗噪声性能,使得最终的分割效果达到最优。通过轮廓系数、目标函数收敛结果以及迭代时间进行实验仿真对比,表明改进算法的有效性,可见算法为颅内肿瘤图像的分割提供了可靠的技术手段。

论文目录

  • 1 蚁群算法
  •   1.1 传统蚁群算法
  •   1.2 改进自适应蚁群算法
  • 2 包含空间约束的FCM(FCMS2)聚类算法
  • FCMS算法'>  2.1 基于FCMS的改进算法——PnFCMS算法
  •     2.1.1 相关系数(correlation coefficient)
  • FCMS算法'>    2.1.2 PnFCMS算法
  • 3 MRI图像预处理
  • 4 实验结果及分析
  •   4.1 分割结果
  •   4.2 聚类有效性评价
  •     4.2.1 聚类评价指标
  •     4.2.2 函数收敛结果以及迭代时间
  • 5 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 王岩,吴焕丽

    关键词: 核磁共振成像,相关系数,模糊聚类,自适应阈值,肿瘤分割

    来源: 科学技术与工程 2019年34期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑,医药卫生科技,信息科技

    专业: 临床医学,神经病学,肿瘤学,计算机软件及计算机应用

    单位: 河北工业大学电子信息工程学院

    分类号: TP391.41;R739.41;R445.2

    页码: 254-259

    总页数: 6

    文件大小: 644K

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