10.3969/j.issn.0258-8021.2001.02.002
磁共振颅脑图像快速模糊聚类分割算法的研究
尽管模糊C-均值(简称FCM)聚类算法已广泛应用于图象分割研究,但是,由于模糊C-均值聚类算法所固有的一些缺点,特别是运算开销太大造成了该算法在实际应用中难以推广使用。根据模糊C-均值聚类算法和磁共振颅脑图象的特点,我们提出了一种分割磁共振颅脑图象的快速模糊C-均值(简称FFCM)聚类算法。该算法利用K-均值聚类结果指导模糊聚类的初始化,使模糊聚类的迭代次数明显减少,从而极大地提高模糊聚类的速度。实际应用表明,FFCM的分割速度比FCM快6.5倍以上,而分割精度与FCM相比无显著性差异。
磁共振颅脑图象、分割、快速模糊C-均值聚类算法
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R318.6;O159(医用一般科学)
国家自然科学基金39670214
2004-01-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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104-109