基于HMRF的改进Kmeans脑肿瘤分割算法 |
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引用本文: | 马瑜涓,韩建宁,史韶杰,曹尚斌,杨志秀.基于HMRF的改进Kmeans脑肿瘤分割算法[J].计算机与现代化,2023(3):1-5. |
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作者姓名: | 马瑜涓 韩建宁 史韶杰 曹尚斌 杨志秀 |
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作者单位: | 中北大学信息与通信工程学院 |
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基金项目: | 国家自然科学基金面上项目(61671414); |
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摘 要: | 为了解决磁共振成像脑部肿瘤区域出现误识别及对脑MRI图像中的肿瘤部位分割时出现的不确定性等问题,提出一种改进的Kmeans算法与隐马尔可夫随机场模型(HMRF)相结合的分割方法,对脑肿瘤图像实现精准分割。首先将Kmeans算法的欧氏距离替换成曼哈顿-切比雪夫距离并用改进后的Kmeans算法对待分割图像进行初始参数估计和初始分割,然后通过HMRF理论获得图像的空间信息,并结合EM算法对聚类中心进行更新,获得更为准确的聚类中心,从而提高算法的分割性能。实验结果表明,该方法具有良好的脑部肿瘤分割性能效果,其中Dice系数和Jaccard系数的平均值分别达到了0.9289和0.8725。
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关 键 词: | 脑肿瘤分割 Kmeans算法 HMRF EM算法 聚类中心 |
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