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基于模糊C均值聚类算法的脑部磁共振图像分割

相艳  李江涛  杨嘉林  
【摘要】:本文实现了一种简单实用的基于模糊C均值聚类的脑部磁共振图像分割算法。首先利用边界跟踪法对脑部磁共振图像进行预处理,去除颅骨和肌肉等非脑部组织,保留大脑结构;然后针对预处理后的图像,根椐解剖学知识采用直方图波形分析法自动寻找白质(White Matter)、灰质(Grey Matter)和脑脊髓液(CSF)的聚类初始均值;最后利用模糊C均值聚类算法(FCM)对大脑组织结构进行划分,提取脑组织中的白质、灰质和脑脊髓液。结果表明该算法具有较好的自动性和稳定性。

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