基于模糊C均值聚类算法的脑部磁共振图像分割
本文实现了一种简单实用的基于模糊C均值聚类的脑部磁共振图像分割算法。首先利用边界跟踪法对脑部磁共振图像进行预处理,去除颅骨和肌肉等非脑部组织,保留大脑结构，然后针对预处理后的图像,根椐解剖学知识采用直方图波形分析法自动寻找白质(White Matter)、灰质(Grey Matter)和脑脊髓液(CSF)的聚类初始均值，最后利用模糊C均值聚类算法(FCM)对大脑组织结构进行划分,提取脑组织中的白质、灰质和脑脊髓液。结果表明，该算法具有较好的自动性和稳定性。
脑组织间这 磁共振图像 图像处理 模糊聚类
相艳 李江涛 杨嘉林
昆明理工大学信息工程与自动化学院生物医学工程系 昆明 650051
国内会议
北京
中文
77-80
2008-07-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）