利用模糊C均值对脑磁共振图像中的多发性硬化病灶进行分割
图像与视频处理
2018-04-11 v1 人工智能
摘要
磁共振图像（MRI）通过呈现脑 MR 图像中的病灶，在多发性硬化（MS）疾病的诊断中发挥着补充和替代临床信息的重要作用。本文提出了一种从脑 MR 图像中进行 MS 病灶分割的算法。我们重新审视了模糊C均值算法的性质修正与 canny 边缘检测。通过改变并改进模糊C均值聚类算法，并应用 canny 收缩原理，建立了 MS 病灶与边缘检测之间的关系。针对 FCM 这一特例，我们推导了充分条件与聚类参数，使其可被识别为目标函数的（局部）极小值。
引用
@article{arxiv.1804.03282,
title = {Segmentation of Multiple Sclerosis lesion in brain MR images using Fuzzy C-Means},
author = {Saba Heidari Gheshlaghi and Abolfazl Madani and AmirAbolfazl Suratgar and Fardin Faraji},
journal= {arXiv preprint arXiv:1804.03282},
year = {2018}
}