一种分割脑磁共振图像的改进FCM聚类算法

作     者：林相波 王新宁 郭冬梅 Lin Xiangbo;Wang Xinning;Guo Dongmei

作者机构：大连理工大学电子信息与电气工程学部辽宁大连116023 国网辽宁省电力有限公司大连供电公司辽宁大连116001 大连医科大学附属第二医院辽宁大连116027 

出 版 物：《中国生物医学工程学报》 (Chinese Journal of Biomedical Engineering)

年 卷 期：2016年第35卷第6期

页      面：648-657页

核心收录：

学科分类：0831[工学-生物医学工程（可授工学、理学、医学学位）] 1004[医学-公共卫生与预防医学(可授医学、理学学位)] 08[工学] 0836[工学-生物工程] 0702[理学-物理学] 

基　　金：国家自然科学基金(61101230) 

主　　题：脑MRI图像 噪声 偏移场 FCM算法 图像分割 

摘      要：噪声和偏移场是影响磁共振(MRI)图像质量的主要因素。以含加性噪声和乘性偏移场的脑MRI图像组织分割为目标,提出一种抗噪局部相干模糊聚类算法,通过在目标函数中加入模糊算子和一致局部信息约束,达到同时抑制噪声和偏移场不利影响的目的,提高分割准确性和稳定性。采用20例合成图像、60例来自Brain Web的模拟脑MRI图像、100例来自IBSR真实脑MRI图像,对算法的聚类性能进行评价。实验结果表明,在噪声和偏移场干扰并存的情况下,所提出算法与其他几种经典FCM改进算法相比,对合成图像集的平均分类准确度SA达到0.97,高于其他算法,最大可提高0.37;对真实脑MRI图像集的脑脊液分割有明显优势,相似性测度KI平均提高约0.1。分析表明,所提出算法有更好的分类准确性和稳定性。