【摘 要】
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针对CV模型分割图像时存在的分割精度低及对初始轮廓敏感等问题,提出一种CV模型结合空间域模糊C均值聚类(Spatial fuzzy C-means,SFCM)的图像分割算法(SFCM-CV),用于边界不清
【基金项目】
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贵州省数字健康管理工程技术研究中心项目 （黔科合G字[2014]4002号）。
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针对CV模型分割图像时存在的分割精度低及对初始轮廓敏感等问题,提出一种CV模型结合空间域模糊C均值聚类(Spatial fuzzy C-means,SFCM)的图像分割算法(SFCM-CV),用于边界不清晰、存在伪影且含有高噪声的MRI及CT图像分割。在利用空间域模糊C均值聚类算法对图像进行粗分割的基础上,用聚类信息来辅助CV模型设定初始轮廓,迭代演化分割出目标区域。实验结果表明,当迭代次数仅为50时,SFCM-CV算法分割人脑MRI图像的Dice系数为89.17%,比传统CV模型提高了38.9%。可知该
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