模糊ab均值聚类法在医学图像分析中的应用c

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1、!"""#$%&’(&""!(!&)!!*!+&,#"-./&""!0123456178179:53;软件学报=16>!&?@1>!!<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<模糊AB均值聚类法在医学图像分析中的应用C田捷!?韩博闻&?王岩&?罗希平!!)中国科学院自动化研究所人工智能实验室?北京!"""%"*D&)中国科学技术大学研究生院?北京!""",$*E#F5G6H9G54IJ1/913>/1FK99LH((:::>,JF;J>4;9摘要H主要针对医学图像提出了基于模糊均值聚类的改进算法和应用>该

2、方法分为,步?第!步是像素的模糊化?通过模糊期望值构造冗余图像D第&步是通过冗余图像和原始图像进行聚类分割D第,步是三维显示>由于利用冗余图像增加了每个像素的特征量?该算法增强了聚类分割的精确度>同时?还给出了应用自行开发的三维医学图像处理与分析系统对多种医学图像)包括MNO螺旋MN和PQR*的处理结果>由于对薄骨和关节接合处骨骼的较好识别?使其重建后的三维模型可以清晰地再现解剖结构?取得了较好的效果>关键词H模糊均值聚类D图像分割D医学影像分析处理系统中图法分类号HNS,$!文献标识码HT医学图像的三维重建一直是图像处理领域的重要方面>影响重建效果的因素一方面是采集到的图像的质量

3、?包括采集图像的数据量大小)包括图像分辨率O像素位数O层间距*O采集图像有无图像噪声的干扰等等D另一个较为重要的影响因素是图像分割技术?图像分割的准确与否直接决定了三维重建的准确程度>医学图像的分割按照处理对象的不同可分为二维分割和三维分割两种形式>其中三维分割可以是直接将切片数据集看成三维数据来进行三维分割U!V,WD也可以是以切片分割为基础?考虑切片之间数据在灰度值和空间位置上的相关性?提供比单一切片更多的信息?从而获得更好的分割结果UXW>我们的处理方法是?针对每张切片首先通过模糊期望值构造冗余图像?增加每个像素的特征量?然后利用模糊均值聚类法进行分割处理>目前?国内医院针对

4、医学图像的研究大多是使用国外的图像处理工作站>在本文中?我们使用自己的基于微机的医学图像处理系统给出了大量三维重建的实例?数据来源包括螺旋MNOY线MNO电子束MN和PQR图像>Z处理方法的讨论Z>Z基于模糊理论的图像分割方法众所周知?医学图像本质上具有模糊性>)!*医学图像具有灰度上的含糊性H在同一种组织中MN值会出现大幅度的变化?如骨骼中的股骨O鼻窦骨骼和牙齿的密度就有很大差别D在同一个物C收稿日期H&"""#"-#&’D修改日期H&"""#!"#!+基金项目H国家自然科学基金资助项目)+$$,!"!"D+""-!""&D+""-&""-D+"!-&"’-*作者简介H田捷)!$

5、+"[*?男?安徽芜湖人?博士?研究员?博士生导师?主要研究领域为医学图像处理?模式识别?人工智能D韩博闻)!$-&万方数据[*?男?天津人?硕士生?主要研究领域为医学图像处理D王岩)!$-&[*?男?北京人?硕士生?主要研究领域为数据通信D罗希平)!$-X[*?男?湖南新化人?博士?主要研究领域为图像处理?模式识别>NS&[M]^_‘abcbde‘^f软件学报&ggN!N&%NN’体中!"#值也不均匀!如股骨外表面和内部的骨髓的密度$%&’几何的模糊性(在一个边界上的大体素中常常同时包含边界和物体两种物质)图像中物体的边缘*拐角及区域间的关系都难以精确地加以描述$一些病变组

6、织由于侵袭周围组织!其边缘无法明确界定$%+’不确定性知识(通常情况下!正常组织或部位没有的结构在病变情况下出现!如脏器表面的肿物*骨骼表面的骨刺!它的出现给建造模型带来了困难$与普通图像不同的是!在医学图像中许多伪影来自患者的体位运动!检床的匀速直线运动*这种不确定性并不是随机的!因此不适合用几何概率论$因为模糊集理论对于图像的不确定性有较好的描述能力!所以国内外许多学者将模糊理论应用在图像处理技术领域中!取得了较好的效果$尤其是在图像增强*图像分割以及边缘检测中的应用!效果要好于传统图像处理方法$,$-$./012等人提出了一种用三维模糊分割结合领域知识来分割脑硬化损伤的算法3

7、+4$5678296:;2<=0等人提出了快速的聚类算法3>4$基于模糊理论的图像分割方法分为模糊阈值分割和模糊聚类分割$前者利用不同的?型隶属函数定义模糊目标!通过优化过程选择具有最小不确定性的?函数!用该函数增强目标以及属于该目标像素间的关系!设定?函数的交叉点为阈值分割的阈值$该方法的困难在于隶属函数的选择$后者如@"A%B0CCD"EF627:G=0:96