【摘 要】
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在脑图像分割中,因为遭到噪声或异常值的干扰,往往会使得图像的质量下降。而传统的模糊聚类存在一定的缺限,容易受初始值的影响,这给医生准确识别和提取脑组织带来很大的麻烦
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在脑图像分割中,因为遭到噪声或异常值的干扰,往往会使得图像的质量下降。而传统的模糊聚类存在一定的缺限,容易受初始值的影响,这给医生准确识别和提取脑组织带来很大的麻烦。针对这些问题,提出了一种用马尔可夫模型构建的图像像素点邻域的改进模糊聚类图像分割方法。首先,用遗传算法确定初始的聚类中心。然后,改变目标函数的表达方式,经过在目标函数中添加修正项,来改变隶属度矩阵的计算方式,并用约束系数来调节。最后,由马尔可夫随机域的邻域像素的标号信息,利用用马尔可夫随机场的最大化条件概率来表示像素的邻域,增加了抗噪声性。实验结果显示,该模型拥有较好的抗噪性,可以降低误分割率,在对脑图像分割时具备较高的分割精度。分割后的图像平均精度可抵达:JS(Jaccard Similarity)指标为82.76%,Dice指标为90.45%,Sensitivity指标为90.19%。同时对脑图像边界处的分割更加的清晰,分割后的图像更加接近于标准分割图像。
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