CAJ | 학술논문

脑磁共振成像(MRI)在临床上得到了大量的应用,准确分割脑组织结构可以提高脑疾病诊断的可靠性和治疗方案的有效性.模糊C-均值聚类( FCM)算法擅长解决图像中存在的模糊性和不确定性问题,是最常用的脑MRI分割方法.但因FCM仅利用图像灰度信息,没有考虑区域信息,导致其抗噪性能很差,常与区域信息结合进行改进.马尔可夫随机场(MRF)算法充分利用了图像区域信息,但容易出现过分割现象,因此FCM常与MRF进行结合改进.针对现有的FCM和MRF结合方式上存在的问题,提出了一种新型的自适应权值的FCM与MRF结合算法,用于脑MR图像分割.该算法利用了图像邻域像素的区域相关性,自适应的更新联合场的权值,改进了现有的权值固定的结合方式,充分发挥了FCM和MRF各自的优势,使二者结合更加合理.实验结果表明,本文算法较FCM和现存的一些FCM改进算法有更强的抗噪声能力和更高的分割精度.
뇌자공진성상(MRI)재림상상득도료대량적응용,준학분할뇌조직결구가이제고뇌질병진단적가고성화치료방안적유효성.모호C-균치취류( FCM)산법천장해결도상중존재적모호성화불학정성문제,시최상용적뇌MRI분할방법.단인FCM부이용도상회도신식,몰유고필구역신식,도치기항조성능흔차,상여구역신식결합진행개진.마이가부수궤장(MRF)산법충분이용료도상구역신식,단용역출현과분할현상,인차FCM상여MRF진행결합개진.침대현유적FCM화MRF결합방식상존재적문제,제출료일충신형적자괄응권치적FCM여MRF결합산법,용우뇌MR도상분할.해산법이용료도상린역상소적구역상관성,자괄응적경신연합장적권치,개진료현유적권치고정적결합방식,충분발휘료FCM화MRF각자적우세,사이자결합경가합리.실험결과표명,본문산법교FCM화현존적일사FCM개진산법유경강적항조성능력화경고적분할정도.