【摘 要】
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主要针对医学图像提出了基于模糊均值聚类的改进算法和应用.该方法分为3步,第1步是像素的模糊化,通过模糊期望值构造冗余图像;第2步是通过冗余图像和原始图像进行聚类分割;第
【机 构】
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中国科学院自动化研究所人工智能实验室,中国科学技术大学研究生院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目 (6 99310 10 ;6 0 0 710 0 2 ;6 0 0 72 0 0 7;6 0 172 0 5 7)~~
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主要针对医学图像提出了基于模糊均值聚类的改进算法和应用.该方法分为3步,第1步是像素的模糊化,通过模糊期望值构造冗余图像;第2步是通过冗余图像和原始图像进行聚类分割;第3步是三维显示.由于利用冗余图像增加了每个像素的特征量,该算法增强了聚类分割的精确度.同时,还给出了应用自行开发的三维医学图像处理与分析系统对多种医学图像(包括CT、螺旋CT和MRI)的处理结果.由于对薄骨和关节接合处骨骼的较好识别,使其重建后的三维模型可以清晰地再现解剖结构,取得了较好的效果.
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