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| 基于改进的FCM在人脑MR图像分割中的应用 | |
| 作者姓名： | 刘建辉 曹玉红 刘遵雄 袁佳乐 |
| 作者单位： | 华东交通大学,信息工程学院,江西,南昌,330013;华东交通大学,信息工程学院,江西,南昌,330013;华东交通大学,信息工程学院,江西,南昌,330013;华东交通大学,信息工程学院,江西,南昌,330013 |
| 基金项目： | 江西省教育厅科技项目资助 |
| 摘 要： | 为解决模糊C-均值聚类（FCM）算法在医学图像分割中存在计算量大、运行时间过长以及样本集不理想会导致不好的聚类结果的问题,提出了相应的改进算法．利用收敛速度快的K均值聚类法得到的聚类中心作为FCM算法的初始聚类中心,并将样本对于各个聚类的隶属度之和为1这一约束条件,改变为所有样本对各类的隶属度总和等于样本总数．实验表明,该方法用于人脑磁共振图像分割时,运行速度提高了近3倍,分割准确度明显得到提高． |
| 关 键 词： | 模糊C均值 磁共振成像 图像分割 |
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