基于小波的磁共振图像聚类分割-论文.pdf

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1、·632·中国医学影像技术2013年第29卷第4期ChinJMedImagingTechnol，2013，Vol29，No4◆：◆医学物理与工程学Wavelet·basedMRimagesclusteringsegmentationH0己，Xiao—weFl。LIUQi(DepartmentofMedicalInformation，SichuanUniversity，Chengdu610065，China)[Abstract]0bjectiveTodeterminethenumberofclusteringcategorieso

2、fdifferentMRT1wIadaptivelyusingthehisto—gram，andtoachievetheadaptivesegmentationbyfuzzyc—meansalgorithm(FCM)．MethodsFirstly，thesmoothhisto—gramenvelopewasfittedthroughthewavelettransform，inordertoalleviatetheimpactofnoisesonfindingtheextremesoftheenvelope．Secondly，th

3、enumberofenvelopemaximawasfoundaccordingtotheknowledgeofcalculus，andthenthemaximumsoftheenvelopewerefilteredinaccordancewiththerulesgiveninthepaper，therebythenumberofpeaksofthehistogramwouldbedetermined．ThenMRimagesweresegmentedthroughFCMforwhichthenumberofclustering

4、cate—gorieswasequaltohistogrampeaknumberandthecentersofclusteringcategorieswerethecorrespondinghistogrampeaks．ResultsThenumberofclusteringcategoriesofmultipleabdomenandbrainMRimagewasdeterminedeffectivelyandadaptivelywiththismethod．ConclusionThismethodcaneffectivelya

5、ndaccuratelydeterminethenumberoftheclus—teringcategoriesofdifferentMRimages，andSOachievetheadaptiveofFCM．[Keywords]Fuzzyc—meansalgorithm；Envelopeofhistogram：Adaptive；Extremes基于小波的磁共振图像聚类分割侯晓文，刘奇(四川大学医学信息工程系，四川成都610065)[摘要]目的利用直方图自适应确定人体不同部位MRI的聚类类别的数目和相应的初始聚类中心。实现模糊一

6、c均值聚类算法(FCM)分割的自适应。方法首先采用小波变换拟合直方图的平滑包络线，降低噪声对寻找包络线极值的影响；其次根据微积分的知识求出包络线极大值的个数，按照文中给出的法则对包络线的极大值进行筛选，确定直方图中峰值的个数；最后以直方图中峰值的个数为聚类类别数，以相应的峰值为初始聚类中心，对MRI进行FCM分割。结果采用该方法对多幅腹部和脑部MR图像进行分割，均能有效地自适应确定聚类的个数。结论本文方法能够有效、准确地确定不同MR图像的聚类类别的个数，实现FCM的自适应。[关键词]模糊c-均值聚类算法；直方图包络线；自适应；小

7、波变换[中图分类号]TP39[文献标识码]A[文章编号]1003—3289(2013)04—0632～04图像分割是图像处理和计算机视觉的基本问题之类算法(fuzzyc-meansalgorithm，FCM)理论基础是一，是实现从图像处理到图像分析、进而完成图像理解聚类理论_2]，通过对设定的初始聚类中心进行迭代计的关键性步骤L1]，在医学诊断与治疗中具有极其重要算，能够优中选优地找到最合适的聚类中心，实现对图的意义。目前的图像分割可分为基于边界的图像分割像的最优分割。以往实验及实际应用结果都表明，和基于区域的图像分割，其中基于

8、模糊聚类算法的图FCM是一种有效的分割方法。；但也存在不少问题，像分割方法属于基于区域的图像分割。模糊一c均值聚如聚类类别数难以确定、如何确定有效的初始聚类中心和初始隶属度矩阵、迭代易陷入局部极值、迭代过程[作者简介]侯晓文(1989一)，男，山东菏泽人，在读硕