基于模糊隶属度函数的脑图像分割方法

作     者：杨兵 刘晓芳 Yang Bing;Liu Xiaofang

作者机构：中国计量大学计算机应用与技术研究所浙江杭州310018 浙江省电磁波信息技术与计量检测重点实验室浙江杭州310018 

基　　金：国家自然科学基金项目(61672476) 浙江省大学生科研创新活动计划项目(2019R409055) 

出 版 物：《计算机应用与软件》 (Computer Applications and Software)

年 卷 期：2022年第39卷第4期

页      码：254-262页

摘      要：为提高医学图像在组织边界不清晰以及灰度不均匀下的分割性能,提出一种基于多类样本间模糊距离的隶属度函数分割方法。通过磁共振序列测量确定反映磁共振图像脑部组织特性的映射图,经预处理后得到样本模糊标签;设计基于多样本类间模糊距离的隶属度函数确定各样本的隶属度,该隶属度的确定综合考虑了同类样本与不同类样本之间的空间距离,降低了同类样本之间的隶属度依赖;训练模糊支持向量机对三种主要脑组织进行分割。在脑图像公开数据集上的分割实验表明,改进算法可有效提高分割精度。

主 题 词：模糊支持向量机 类间距离 隶属度函数 图像分割 模糊标签 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1000-386x.2022.04.040

馆 藏 号：203112336...