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改进的FCM聚类医学超声图像分割算法
作者姓名:石振刚  李芹子  陶镇
作者单位:沈阳理工大学信息科学与工程学院;辽宁省人民医院呼吸内科;沈阳建华建设项目管理有限公司
摘    要:为解决模糊C均值聚类算法在进行医学超声图像分割时聚类数目及初始聚类中心选取的问题,提出一种改进的模糊C均值聚类医学超声图像分割算法。算法根据医学超声图像的特点,首先将医学超声图像变换到灰度特征空间,然后根据医学超声图像的直方图特征峰值数目设置聚类数目,并将特征峰值设为聚类中心。最后,在灰度特征空间对医学超声图像进行病灶区域分割。仿真实验结果表明,算法能够准确、快速地分割出医学超声图像中的病灶区域。

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