基于改進模糊聚類算法的mri腦部圖像分割研究

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1、碩：ｂ學(xué)位論文Ｉ基于改進模糊聚類算法的ｍｒｉ胞部圖像分割研究ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＭａｇｎｅｔｉｃＲｅｓｏｎａｎｃｅＩｍａｇｉｎｇＢｒａｉｎＩｍａｇｅｓＳｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎＢａｓｅｄｏｎＦｕｚｚｙＣｌｕｓｔｅｒｉｎｇＡｌｏｒｉｔｈｍｇＩ研究生：周隹鵬額紙獄軍教授學(xué)科專業(yè)：計算機科學(xué)城術(shù)少ＩＳ媒建凌Ｈｎｏ－目年十二月１０１５３分類號：：學(xué)校代碼ＵＤＣ：密級：公開碩壬學(xué)位論文基于改進模槪聚類算法的ＭＲＩ腦部圖像分割研究作者姓葦：周佳鵬入學(xué)年份：２０１２年

2、９月：指導(dǎo)教師：架方軍教授學(xué)科專業(yè)計算機科學(xué)與技術(shù)申請學(xué)位：工學(xué)碩±所在單位：信息與控制工程學(xué)院論文提交日期：２０１４年１２月論文答辯日期：２０１４年１２月學(xué)位授予日期：２０巧年１月答辯委員會主席：杜慶東答辯委員會組成：巧巧東來曉宇白巧強劉俊嶺劉天波論文評閑人：聲巧本人聲明，所呈交的學(xué)位論文是在導(dǎo)師的指導(dǎo)下獨立完成的。論文中?。崳姷玫难芯砍晒訕?biāo)注和致謝的地方外，不包含其它人己經(jīng)發(fā)表或撰寫過的巧究成果，也不包括本人為獲得其它學(xué)位而使用過的批料。與巧共罔工作過的同志對本研究所做的任何貢獻均己

3、在論文中作了巧確的說明并表示謝意。作者簽名；隹夠巧日期：２０１４年１２月學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書本學(xué)位論文作者和指導(dǎo)教師完全了解沈陽建筑大學(xué)有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定：即學(xué)校有權(quán)保留并向國家有關(guān)部口或機構(gòu)送交論文的復(fù)印件和碰盤，允許論文被查閱和借祠。本人授權(quán)沈陽建筑大學(xué)（或其授權(quán)機構(gòu)）可ｋ乂將學(xué)位論文的全部戎部分巧容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫并通過網(wǎng)絡(luò)提供檢索、瀏覽。（如作者和導(dǎo)師同意論文交流，請在下方簽名；否則視為不同意。）作者和導(dǎo)師同意網(wǎng)上交流的時間為作者獲得學(xué)位后：不限口半年ＱＶ—年凸一年半□兩年

4、□作者簽名：畔旬導(dǎo)師簽名日期：２０１５年１月日期：２０巧年１月碩±研究生學(xué)位論文Ｉ２＾摘要隨著科技的發(fā)展ａｎｅｔｉｃＲｅｓｏｎａｎｃｅＩｍａｉｎ，ＭＲＩ、Ｘ，核磁共振成像（Ｍｇｇｇ）射線計算機斷層掃描成像、正電子發(fā)射斷層成像術(shù)和單光子發(fā)射計算機斷居成像術(shù)等醫(yī)學(xué)成像技術(shù)的一使用越來越廣泛。醫(yī)生的時間精力有限，同時存在定的主觀差異性，計算機輔助診斷系統(tǒng)在臨床上發(fā)揮的作用越來越重要。醫(yī)學(xué)成像技術(shù)可Ｗ在無創(chuàng)傷的情況下為醫(yī)護人員提供。、很多有用的信息同時由于其可Ｗ多次使用，在疾病診斷病情監(jiān)控、手術(shù)效果

5、反饋等方面起著非常重要的作用。ＭＲＩ擁有無福射性傷害、分辨率高和多參數(shù)任意角度成像等優(yōu)點，。因而得到了廣泛應(yīng)用作為Ｓ維重建等其它醫(yī)學(xué)圖像處理手段的基礎(chǔ)，腦ＭＲＩ圖像的精確分割對醫(yī)學(xué)圖像處理和醫(yī)療技術(shù)的發(fā)展具有重要意義。然而，在實際應(yīng)用中，腦ＭＲＩ圍像中存在一定的缺陷如噪聲、偏移場、部分容積效應(yīng)及低對比度等。這導(dǎo)致腦ＭＲＩ圖像的精確分割成為了一個困難的問題。本文針對ＭＲＩ圖像的分割問題進行研究。由于腦ＭＲＩ圖像分割的重要性，國內(nèi)外研究人員對ＭＲＩ圖像分割的問題提出了很多行之有效的方法。如活動輪廓模型、馬爾科夫隨ａ

6、ｓｚｚＣ－ｍｅａｎｓ機場、Ａｔｌ圖集、模糊聚類等。其中模糊Ｃ均值算法（Ｆｕｙ，ＦＣＭ是尤為被國）內(nèi)外學(xué)者常用的一種方法。但是標(biāo)準(zhǔn)的ＦＣＭ算法基于圖像的灰度信息，而沒有考慮圖像－的空間信息，在分割高噪聲高偏移場的圖像上效果不佳均值算法。偏移場矯正模糊Ｃａｓ－Ｃｏｒｒｅｃ腳ｔｅｄＦＣＭ，ＢＣＦＣＭ）在ＦＣＭ的基礎(chǔ)上增加了對偏移場的估計和空間信息的使用，可Ｗ很好的解決圖像偏移場對分割造成的影響。但是ＢＣＦＣＭ算法由于沒有考慮到噪聲對，偏移場估計的影響，所Ｗ在分割離噪聲圖像的時候會對偏移場估計錯誤從而對分割結(jié)果造成影響。

7、本文針對ＭＲ一Ｉ腦組織分割，在圖像預(yù)處理過程中提出種快速的分割方法來去除顧骨及其附屬物。此外，針對于ＢＣＦＣＭ算法存在的缺陷，主要提出了兩方面的改進方案：提一種基于ＢＣＦＣＭ的改進算法出了，該改進算法在迭代過程中可通過對噪聲強度的估升來自適應(yīng)的改變目標(biāo)畫數(shù)窗曰的大小。通過對比實驗表明，該改進方案大大增強了ＢＣＦＣＭ一算法對噪聲的魯棒性，。同時考慮到ＢＣＦＣＭ算法在偏移場上的估計錯誤，提出了種算法，通過引入高斯核函數(shù)對偏移場進行平淆處理，并通過闊值限制偏移場的估計值，可Ｗ有效地避免偏移場的錯誤估計對分割結(jié)果的影響。實

8、驗結(jié)果表明，改進后算法不僅可Ｗ有效準(zhǔn)確地對腦組織分割，而且具有較強的抗噪聲和處理偏移場的能為。－關(guān)鍵詞：核蹈其振圖像：偏移場矯正模糊Ｃ均值聚類；噪聲估計；自