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时间:2020-03-04
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1、:学校代巧:l〇"S学号;2141113面向医学图像分割的免疫模糊聚类改进研究RESE乂RCHONIMPROVEMENTOFIMMUNEFUZZYCLUSTERING乂LGORITHMFORMEDIC乂LIMAGESEGMENTATION学科专业:捏制科学与工程论文作者:吴宇翔指导老师:粪涛答辩日期:2(U7年1月7号东华大学学位论文原创性声明本人郑重声明:我恪守学术道德,崇尚严谨学风。所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。除文中已明
2、确注明和引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品及成果的内容。论文为本人亲自撰写,我对所写的内容负责,并完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名:日期:年月日东华大学学位论文版权使用授权书学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅或借阅。本人授权东华大学可将本学位论文的全部或、部分内容编入有关数据库进行检索,可用影印缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。保密□,
3、在年解密后适用本版权书。_本学位论文属于不保密D。学位论文作者签名:指导教师签名:日期:年月日日期:年月東畢义《@?*?""?***?而向医学图像分割的免疫模糊聚类改进研究面向医学图像分割的免疫模糊巧类改进研究摘要医学图像分割一直是近几年研究的热点问题,由于受到成像设备等外界因素的干扰,医学图像呈现边界模糊,强度不均匀的特点,影响了医生对病情的诊断。因此如何进行快速、有效、准确的图像分割对后续临床分析起着至关重要的作用。一些学者将模糊理论引入图像处由于图像自身的模糊不确
4、定性,-理中,利用模糊聚类进行图像分割。其中,模糊C均值聚类算法(fuzzy-meansCalorithmFCM)应用最为广泛,g,但是该算法在运行过程中、需要提前确定初始聚类中屯和聚类数,并且对噪声比较敏感,容易陷入局部最优解。人工免疫算法(AIS)继承生物免疫系统优良特性,具有分布式并行处理,快速收敛性,全局寻优等特点,在诸多领域得一到成功的应用。本文结合人工免疫系统和聚类问题进行研究,提出种新的免疫聚类算法,主要改进如下:1、噪声会严重影响算法的执行效率和分割效果,在进行医学图像分割之前加入改
5、进型的开关极值中值滤波,改进的滤波算法能够有效识别噪声点和有用数据点。通过实验证明,改进型的算法实现了既能去除噪声,同时可很好的保护图像边缘细节。I東畢义《@?*?""?***?而向医学图像分割的免疫模糊聚类改进研究、2、为能够提前确定较为准确的初始聚类中屯和聚类数,对灰度直方图通过插值法进行平滑,能够有效过滤伪峰点,进而通过峰值检、过多中屯、组合的方式测得到优秀的初始聚类中屯和图像的聚类数,通提高算法准确性,避免陷入局部极值。通过实验证明,改进后的FCM算法更加稳定,分割精度更高。3、对
6、基本克隆选择算法引入抗体种群浓度调节机制,既保证种一群不断的向优良的特性发展,又能避免种群过度单化,有效的保持一。抗体多样性再结合高斯变异和柯西变异的特点,提出种漉合自适-应变异局斯柯西漉合自适应变异,能够动态调节变异步长,避免算法陷入局部最优解一,进步提高算法的全局寻优能力。最后充分利用免疫记忆机制,不断保存优秀抗体,替换差的抗体,使得算法不断向良性发展。通过实验测试,改进后的算法全局寻优能力和收敛速度得到有效改善。4、将改进的克隆选择算法优化改进后的FCM算法,再配合改进的滤波算法,与传统FC
7、M算法比较。新算法的抗噪能力、收敛速度、全局寻优能力、分割精度都得到显著提升。-关键词:医学图像分割;模糊C均值聚类;克隆选择算法;人工免疫II@東畢义《胃n而向医学图像分割的免疫模糊聚类改进研究RESEARCHONIMPROVEMENTOFIMMUNEFUZZYCLUSTERINGALGORITHMFORMEDICALIMAGESEGMENTATIONABSTRACTMedicalimagesegmentationhasbeenthehotissuein
8、medicalimageanalysisinrecentears.yDue!:〇theinterfere打ceofexternalfaUorslikeimaineuimentthemed
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