基于直覺模糊集的醫(yī)學(xué)圖像聚類分割

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2、的醫(yī)學(xué)圖像聚類分割高小帆指導(dǎo)教師（姓名、職賴）桂志國致巧申巧學(xué)位級別工學(xué)碩±專業(yè)名碌生物醫(yī)學(xué)工程之０ｉ論文提交日期／ｉ＾年月３１日如論文答辯日期／｜＾年Ｘ月Ｕ日學(xué)位授予日期年月日論支巧紹人謙雪＾聲圣狀答辯委員會主巧別，亦絲■義。玉ｆｉｔ年月八日原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明：所呈交的學(xué)位論文，是本人在指導(dǎo)教師的指導(dǎo)下，獨(dú)立進(jìn)行研究所取得的成果。除文中已經(jīng)注明引用的內(nèi)容外，本論文不包含其他個人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的科研成果。對本文的研究作出重要貢獻(xiàn)的個人和集體，均已在文中Ｗ明確方式標(biāo)明。本黃明

3、的法責(zé)任由擔(dān)。律本人承、３愧巧：小論文作者簽滿：名聲呵｜名期日于關(guān)學(xué)位論文使用權(quán)的說明本、人完全了解中北大學(xué)有規(guī)，關(guān)保眷使用學(xué)位論文定其中包的痛①學(xué)校權(quán)保、向有關(guān)口送交學(xué)位論；有管并部文的原件與復(fù)印件１（、＠學(xué)?？桑薏捎糜坝】s印或它保存論其復(fù)制手段復(fù)制并學(xué)位文；③學(xué)論?？稍什殚喕驌恚簩W(xué)交，許學(xué)位文被借④校可Ｗ學(xué)術(shù)流為目的復(fù)和制贈送交換學(xué)位論文：學(xué)Ｗ公布學(xué)位論文部分容⑤?？傻娜炕騼?nèi)保學(xué)位論文在解后遵規(guī)定。（密密守此），、乂玉Ｊ各因引Ｉ繹肴如：句簽：日名期—口Ｊ１引導(dǎo)目：禾：屏均師簽期名日巧中北大學(xué)學(xué)位論文基于直覺

4、模糊集的醫(yī)學(xué)圖像聚類分割摘要隨著近代科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展，電子計算機(jī)斷層掃描、磁共振成像、超聲成像、正電子發(fā)射斷層成像等先進(jìn)成像技術(shù)被廣泛運(yùn)用于醫(yī)學(xué)臨床診斷與治療，成為了醫(yī)生分析疾病的重要依據(jù)，同時為生物醫(yī)學(xué)研究提供了科學(xué)依據(jù)。然而，由于成像設(shè)備的局限性以及環(huán)境的影響，醫(yī)學(xué)圖像往往具有模糊不清，受噪聲干擾等特征。為了給醫(yī)生提供更完整確切的信息，精準(zhǔn)、抗噪的分割出感興趣部位成為廣大學(xué)者普遍研究的問題。醫(yī)學(xué)圖像分割隨之成為特定組織測量、病變區(qū)域提取和三維重建等研究的必要前提。針對圖像的模糊性特征，學(xué)者們提出利用模糊理論來處理圖像分割。精確集描述的概念是非此即彼，模糊集可以描述亦此

5、亦彼的情況，直覺模糊集增加了一個新的屬性參數(shù)——猶豫度，進(jìn)而還可以描述非此非彼的模糊概念，表達(dá)了中立的程度，與模糊集相比較，直覺模糊集能夠更好、更準(zhǔn)確地表達(dá)模糊信息。因此，本文主要研究了基于直覺模糊集的醫(yī)學(xué)圖像分割算法。論文首先介紹了醫(yī)學(xué)圖像分割的背景及意義，接著介紹了模糊集與直覺模糊集的概念，繼而通過修正距離測量算子與加入隸屬度函數(shù)約束項(xiàng)，提出了一些改進(jìn)的直覺模糊聚類算法。根據(jù)時間復(fù)雜度提出了一種快速直覺模糊聚類算法及它的改進(jìn)形式，并將所提出算法作用于醫(yī)學(xué)圖像來驗(yàn)證了算法的有效性。本論文的主要工作如下：（1）利用核函數(shù)來代替歐幾里得距離測量公式。首先，探討了核函數(shù)的作用以

6、及幾種常見的核函數(shù)類型。接著本文利用高斯核函數(shù)、徑向基核函數(shù)與雙曲正切核函數(shù)改進(jìn)了傳統(tǒng)的直覺模糊聚類，并與相應(yīng)的模糊聚類算法進(jìn)行了比較，對含有噪聲的醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行聚類分割，驗(yàn)證了直覺模糊集的優(yōu)越性。本文還通過Sugeno與Yager兩種直覺模糊產(chǎn)生算子來構(gòu)造直覺模糊集，從算法處理時間與最終處理結(jié)果兩方面對比了這兩種方式的優(yōu)缺點(diǎn)。在此基礎(chǔ)上，本文利用鄰域信息與樣本方差，提出了一種改進(jìn)的基于核函數(shù)的直覺模糊聚類算法，并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了算法在抑制噪聲方面有了進(jìn)一步的提高。（2）研究了由局部空間信息構(gòu)造的空間算子來修正隸屬度函數(shù)，從而改進(jìn)傳統(tǒng)的直覺模糊聚類算法。本文首先介紹了由B.K.

7、Tripathy提出的空間直覺模糊聚類的原型，中北大學(xué)學(xué)位論文描述了空間函數(shù)的構(gòu)造，及其對隸屬度函數(shù)的修正，并驗(yàn)證了該算法相對于模糊聚類的優(yōu)越性。繼而提出了一種由高斯空間核函數(shù)構(gòu)造的空間函數(shù)形式，對算法進(jìn)行了改進(jìn)，從直觀結(jié)果與量化評價參數(shù)兩方面驗(yàn)證了所提算法聚類結(jié)果的準(zhǔn)確度。（3）針對基于直覺模糊集的聚類算法處理時間長的缺點(diǎn)，根據(jù)快速模糊聚類分割算法，利用其加速原理，提出了一種快速直覺模糊聚類分割算法，其相對于傳統(tǒng)的直覺模糊聚類，在時間復(fù)雜度方面有了大幅度的改進(jìn)。隨之在此快速直覺模糊聚類算法的基礎(chǔ)上，利用鄰域像素的