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An adaptive spatial clustering method for automatic brain MR image segmentation

Progress in Natural Science:Materials International 2009年第10期19卷 1373-1382页

作者： Jingdan Zhang,Daoqing Dai Center for Computer Vision and Department of Mathematics,Sun Yat-Sen(Zhongshan) University,Guangzhou 510275,China Center for Computer Vision and Department of Mathematics Sun Yat-Sen (Zhongshan) University Guangzhou 510275 China

In this paper,an adaptive spatial clustering method is presented for automatic brain MR image segmentation,which is based on a competitive learning algorithm-self-organizing map(som).We use a pattern recognition approach in terms of feature generation and classifier ***,a multi-dimensional feature vector is constructed using local spatial ***,an adaptive spatial growing hierarchical som(ASGHsom) is proposed as the classifier,which is an extension of som,fusing multi-scale segmentation with the competitive learning clustering algorithm to overcome the problem of overlapping grey-scale intensities on boundary ***,an adaptive spatial distance is integrated with ASGHsom,in which local spatial information is considered in the clustering process to reduce the noise effiect and the classification *** proposed method is validated by extensive experiments using both simulated and real MR data with varying noise level,and is compared with the state-of-the-art algorithms.

关键词： Self-organizing map growing hierarchical som Adaptive spatial distance Image segmentation MR images

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