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点对称距离模糊C均值聚类算法在脑部MRI图像分割中的应用
被引量：
1
1
作者
邓羽
黄华
《中国组织工程研究与临床康复》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第22期4084-4086,共3页
背景:在传统的图像分割方法中,模糊C均值聚类算法应用十分广泛。目的:将改进的模糊C均值聚类算法应用到MRI图像的分割中,提高MRI图像分割的准确度。方法:针对传统的基于Minkowski距离的模糊C均值聚类算法,提出了基于点对称距离的模糊C...
背景:在传统的图像分割方法中,模糊C均值聚类算法应用十分广泛。目的:将改进的模糊C均值聚类算法应用到MRI图像的分割中,提高MRI图像分割的准确度。方法:针对传统的基于Minkowski距离的模糊C均值聚类算法,提出了基于点对称距离的模糊C均值聚类算法,并将其运用到了脑部MRI图像分割中。结果与结论:实验结果表明,与模糊C均值聚类算法相比,点对称距离的模糊C均值聚类算法有明显的优势。
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关键词
模糊
c
均值
聚
类
MRI图像
点对称
距离
点对称
距离
的
模糊
c
均值
聚
类
算法
:
数字化
医学
下载PDF
职称材料
题名
点对称距离模糊C均值聚类算法在脑部MRI图像分割中的应用
被引量：
1
1
作者
邓羽
黄华
机构
四川大学电气信息学院
出处
《中国组织工程研究与临床康复》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第22期4084-4086,共3页
文摘
背景:在传统的图像分割方法中,模糊C均值聚类算法应用十分广泛。目的:将改进的模糊C均值聚类算法应用到MRI图像的分割中,提高MRI图像分割的准确度。方法:针对传统的基于Minkowski距离的模糊C均值聚类算法,提出了基于点对称距离的模糊C均值聚类算法,并将其运用到了脑部MRI图像分割中。结果与结论:实验结果表明,与模糊C均值聚类算法相比,点对称距离的模糊C均值聚类算法有明显的优势。
关键词
模糊
c
均值
聚
类
MRI图像
点对称
距离
点对称
距离
的
模糊
c
均值
聚
类
算法
:
数字化
医学
分类号
R318 [医药卫生—生物医学工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
点对称距离模糊C均值聚类算法在脑部MRI图像分割中的应用
邓羽
黄华
《中国组织工程研究与临床康复》
CAS
CSCD
北大核心
2011
1
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