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基于SOM-FCM算法的脑MR多参数图像分割

李杨  洪洋  
【摘要】:目的:提出一种新的用于脑MR多参数图像的分割算法,并对算法性能进行评估。方法:应用自组织映射(SOM)神经网络将T1加权像和T2加权像的图像信息结合后进行粗分,粗分的结果作为模糊C均值聚类(FCM)算法的输入,并加入改进的聚类有效性函数作为最佳聚类数的判断依据。结果:对于组织类别数不同的图像,SOM-FCM算法能自动给出符合目标的聚类数目。对于同一层图像的不同噪声等级,SOM-FCM算法的收敛速度和分割结果的平均正确分割率要高于传统FCM算法(P0.05)。结论:SOM-FCM算法可自动确定聚类数目,在对噪声的稳定性方面优于传统FCM算法。

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