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◇ 统计源期刊
◇ 北大核心
文章类型：
机构：
[1]河北大学电子信息工程学院,河北保定 071002
[2]河北省数字医疗工程重点实验室,河北保定 071002
[3]河北省机器视觉工程技术研究中心,河北保定 071002
[4]河北大学附属医院,河北保定 071000
河北大学附属医院
出处：
ISSN：
关键词：
图像分割
脑MRI
模糊熵聚类
邻域空间信息
粒子群优化算法
摘要：
现有医学图像生成过程中无法回避噪声的引入,而目前还未有较好的算法对高噪声的MRI医学图像进行分割,分割归属于聚类问题,聚类常用的方法是模糊聚类,但模糊聚类需要解决对噪声和初始化敏感的问题,提出了一种基于模糊熵聚类和粒子群优化算法的MRI脑图像分割算法.首先在模糊熵聚类算法的基础上进行改进,设计了 一种利用邻域空间信息的核化模糊熵聚类的新目标函数,然后提出一种基于改进粒子群优化的新算法,最后通过最优化目标函数对MRI图像的白质、灰质和脑脊液进行分割.选取蒙特利尔神经学研究所数据库中的MRI脑图像,将所提出的算法与现有的几种聚类分割算法进行比较,仿真实验结果表明,所提出算法能够解决模糊聚类对噪声和初始化敏感的问题,实现了对高噪声MRI图像的精确分割.
第一作者：
第一作者机构：
[1]河北大学电子信息工程学院,河北保定 071002
[2]河北省数字医疗工程重点实验室,河北保定 071002
[3]河北省机器视觉工程技术研究中心,河北保定 071002
通讯作者：
通讯机构：
[4]河北大学附属医院,河北保定 071000
推荐引用方式(GB/T 7714)：
郑伟,姚纪智,王洁,等.基于模糊熵聚类和改进粒子群的MRI脑图像分割研究[J].激光杂志.2021,42(1):98-103.
