基于模糊聚类算法的脑mri图像分割

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1、丈ｉｌｉｉ－大摩ＤＡＬＩＡＮＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹＯＦＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ硕士芽位论文ＭＡＳＴＥＲＡＬＤＩＳＳＥＲＴＡＴＩＯＮ＿基于模糊聚类算法的脑ＭＲＩ图像分割．‘■‘ｉ‘．Ｖ学科？业通信与信息系统＿＿＿＿作者姓名王新宁林相波副教授指导教师＿＿＿＿＿＿＿２０１５年６月５日答辩日期硕士学位论文基于模糊聚类算法的脑ＭＲＩ图像分割ＦｕｚｚｙＣｌｕｓｔｅｒｉｎｇＡｌｇｏｒｉｔｈｍＢａｓｅｄＢｒａｉｎＭＲＩＩｍａｇｅＳｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｇ作者姓名：王新宁学科、专业：通信与信息系统

2、学号：２１２０９０３７指导教师：林相波副教授完成日期：２０１５年５月２日大遠理工大摩ＤａｌｉａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ大连理工大学学位论文独创性声明作者郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下进行研究工作所取得的成果。尽我所知，除文中已经注明引用内容和致谢的地方外，本论文不包含其他个人或集体已经发表的研究成果，也不包含其他已申请学位或其他用途使用过的成果一。与我同工作的同志对本研究所做的贡献均巳在论文中做了明确的说明并表示了谢意。若有不实之处，本人愿意承担相关法律责任。？学位论文题目：；液．

3、ｆ＾後ｆｅｆｔｌＩＩ／ＭｌＨ敌德Ｉ＜？作者签名：日期０ｒ：７ｊ年月？日确丨大连理工大学硕士学位论文摘要ａ一磁共振成像（ＭｎｅｔｉｃＲｅｓｏｎａｎｃｅＩｍａｉｎＭＲＩ）种重要的无损ｇｇｇ，是人体影像学中检测手段，对软组织具有很好的成像效果，广泛应用在脑部组织结构的成像中。脑部组织结构的正确分割对脑发育与人体衰老、脑部疾病的诊断、病灶的定位、手术方案规划。等具有重要的指导意义由于受设备自身以及成像过程中对象移动等因素的影响，脑ＭＲＩ图像会，受到噪声、偏移场和部分容积效应的干扰，使得成像质量下降给基于计算机的自动分割算法带来了挑战。本文

4、主要是针对脑ＭＲＩ图像自动分割算法的研究，目标是在噪声和偏移场存在的情况下，通过自动分割算法将脑ＭＲＩ图像准确地分为白质、灰质、脑脊液。．模糊聚类算法建立了样本类属不确定性的表达，能够描述部分容积效应给脑ＭＲＩ－。Ｃ图像带来的模糊性，因此很适合脑ＭＲＩ图像的分割模糊聚类算法中，模糊均值聚ｚｚ－ｅａｎｓ类（ＦｕｙＭＣｌｕｓｔｅｒｉｎＭ）算法得到了最为广泛研究和应用。经典的ＦＣＭ算Ｃｇ，ＦＣ法没有利用邻域信息，对噪声和偏移场都极为敏感，直接应用到脑ＭＲＩ图像的分割中，并不能得到理想的分割结果。．ＦＣＭ。为了提高算法对噪声的鲁棒性，通常是在目标函数中

5、加入邻域信息的约束本文首先对各类ＦＣＭ的改进算法进行了理论分析和实验结果的比较，总结了不同方法一的改进思想Ｃ－。然后在此基础上提出了种新算法，即边缘感知模糊均值聚类图像分割？算法。新算法合理利用了邻域内灰度和空间信息以及邻域的平滑程度对代价函数的约束，对不同类型的噪声具有较强的鲁棒性。合成图像和脑ＭＲＩ图像的分割结果表明，本文提出的新算法较其他几种方法分割结果更为准确。脑ＭＲＩ图像中的噪声和偏移场是同时存在的，因此能够同时去除噪声和偏移场的一一算法有利于脑组织的准确分割－。本文最后提出了种边缘感知模糊Ｃ均值聚类与致局部信息相结合的方法一。该方法利用致局部信息保

6、证了估计的偏移场平滑且缓慢变化的特性。算法在去除噪声的同时修正了偏移场，大量仿真脑图像及真实脑ＭＲＩ图像的分割结果表明该算法具有较好的分割性能，能够准确地分割脑组织。关键词：脑ＭＲＩ图割偏移场；模糊聚类；像分；噪声；－－Ｉ基于模糊聚类算法的脑ＭＲ１图像分割ＦｕｚｚｙＣｌｕｓｔｅｒｉｎｇＡｌｇｏｒｉｔｈｍＢａｓｅｄＢｒａｉｎＭＲＩＩｍａｇｅＳｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｇＡｂｓｔｒａｃｔＭＲＩｕ－ｅｔｉｃｒｅｓｏｎａｎｃｅｉｍａｉｎｉｓａｏｌａｒｎｏｎｉｎｖａｓｉｖｅｉｍａｉｎｔｅｃｈｎｉｕｅＩｔｈａＭａｇｎｇｇ（）ｐｐｇｇｑ

7、．ｓｂｅｅｎａｐｐｌｉｅｄｔｏｂｒａｉｎｔｉｓｓｕｅｉｍａｇｉｎｇｗｉｄｅｌｙｆｏｒｉｔｓｇｏｏｄｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｆｏｒｓｏｆｔｔｉｓｓｕｅ．Ｔｈｅｃｏｒｒｅｃｔｔｔｏｒｅｓｅａａｎｄｅｖｅｌｏｍｅｎｔａｎｄｈｕｍａｎａｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｏｆｂｒａｉｎｉｓｓｕｅｈｅｌｓｒｃｈｂｒｉｐｉｎｂｒａｉｎｐｇｇ，ａｎｏｓｅｏｃａｔｏｎｏｆ．Ｄｄｌｅｓｉｏｎａｎ