基于改进模糊聚类算法医学图像分割与研究.pdf

A Thesis Submitted in Partial Fulfillment of the
Requirements for the Degree of Master of Engineering



Research on Medical Image Segmentation
Based on Fuzzy Clustering Algorithm



Candidate : Zhang Junxian
Major : Pattern Recognition and Intelligent System
Supervisor : Professor Liu Jianguo





Huazhong University of Science and Technology
Wuhan 430074,
January, 2012
独创性声明

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日期: 年月日



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日期: 年月日日期: 年月日
华中科技大学硕士学位论文
摘要
随着 MRI、X-CT、PET 和 SPECT 等医学成像技术的发展与广泛使用,计算机
辅助诊断系统在临床的应用日益不可或缺。医学成像技术在治疗过程的疾病诊断、
治疗方案设计、手术效果评价等方面起重要作用,为医护人员提供了很多有用的信
息。核磁共振成像拥有对人体无害、成像效果好、多参数任意角度成像等优点,因
而得到了广泛应用。
医学图像处理技术是计算机辅助诊断系统中重要的组成部分,国内外研究人员
提出了很多行之有效的医学图像分割方法。在这些方法中,模糊聚类算法是一种软
分割方法,对医学图像分割尤为适合。但标准的 FCM 算法(Fuzzy C Means)仅仅
考虑了灰度信息,因此其对噪声的容忍能力较差。本文针对 FCM 算法的这一缺点,
提出了一种融合空域滤波器的改进 FCM 算法。该算法首先使用改进的空域滤波器对
噪声图像进行滤波去噪,并对 FCM 算法的目标函数与迭代公式进行修改,添加了空
域滤波数据项,使得空域滤波结果能够指导 FCM 算法的迭代,且每个像素的模糊隶
属度由像素灰度与空域滤波数据共同决定。为了取得更好的结果,对输入图像还进
行了直方图归一化、非目标区域去除与初始聚类中心训练等步骤,使得输入图像具
有更好的一致性。为验证算法的有效性,分别使用本文提出的算法对人工图像与实
际 MRI 病例图片进行了分割。实验数据证明,该算法对脑部 MRI 图像取得了较好的
分割效果,且对噪声具有一定的鲁棒性。


关键字:磁共振图像;医学图像分割;模糊聚类算法
I
华中科技大学硕士学位论文
ABSTRACT
As medical imaging technology, . MRI, X-CT, PET and SPECT, is widely used in
hospital, computer aided diagnosis system es more and more important in clinical
application. Medical imaging play an important role in disease, treatment planning and
operation effect evaluation, for it provides useful information for medical personnel.
ic Resonance Imaging can give sound result from any angle an