基于協(xié)方差距離和粒子群優(yōu)化的模糊C均值改進算法在醫(yī)學影像圖像處理中的應用研究
關(guān)鍵詞：圖像分割 模糊c均值 粒子群優(yōu)化 協(xié)方差距離
摘要：目的:提出一種基于協(xié)方差距離和粒子群優(yōu)化的模糊C均值(FCM)改進算法,以獲得高質(zhì)量和高精度的醫(yī)學影像分割圖像。方法:采用空間信息和協(xié)方差距離構(gòu)建像素隸屬度函數(shù);采用粒子群優(yōu)化算法計算目標函數(shù)參數(shù);采用自動閾值法檢測錯誤分類像素,調(diào)整區(qū)域邊界;根據(jù)改進的FCM算法進行圖像分割。選用人工合成圖像和臨床實例圖像進行仿真試驗,圖像分割定量評價指標為假陰性率、假陽性率和分割錯誤率。結(jié)果:FCM改進算法獲得的分割圖像噪點最少,不同類區(qū)域邊界清晰可辨。圖像分割定量評價中,FCM改進算法獲得的平均假陰性率為0.89%~4.31%,假陽性率為5.37%~26.88%,錯誤率為1.78%~6.31%,均低于其他算法。結(jié)論:FCM改進算法能有效克服標準FCM算法局限性,獲得高質(zhì)量和高精度的醫(yī)學影像分割圖像,具有較高的臨床應用價值。
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