本文選題：醫(yī)學(xué)圖像分割 + 模糊聚類算法　； 參考：《激光雜志》2015年01期

【摘要】：為了提高醫(yī)學(xué)圖像分割性能,針對(duì)傳統(tǒng)模糊聚類算法存在的缺陷,提出了一種改進(jìn)模糊均值聚類算法的醫(yī)學(xué)圖像分割方法。首先采用粒子群算法選擇模糊均值聚類算法的聚類中心,然后利用空間鄰域信息設(shè)定聚類樣本空間,最后采用具體的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),測試其有效性。仿真結(jié)果表明,相對(duì)于傳統(tǒng)模糊聚類算法,本文算法不僅提高了醫(yī)學(xué)圖像分割精度,而且提高了醫(yī)學(xué)圖像分割效率。
[Abstract]:In order to improve the performance of medical image segmentation, a medical image segmentation method based on improved fuzzy mean clustering algorithm is proposed to overcome the shortcomings of the traditional fuzzy clustering algorithm. Firstly, the particle swarm optimization algorithm is used to select the clustering center of the fuzzy mean clustering algorithm, then the clustering sample space is set by using the spatial neighborhood information. Finally, the simulation experiment is carried out with the specific medical image data to test its validity. The simulation results show that compared with the traditional fuzzy clustering algorithm, the proposed algorithm not only improves the accuracy of medical image segmentation, but also improves the efficiency of medical image segmentation.
【作者單位】： 山東警察學(xué)院;
【分類號(hào)】：R310

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1942842