一种基于分水岭和模糊聚类的多级图像分割算法

分水岭算法是一种广泛应用的图像分割工具，它能够自动生成单像素宽度的封闭轮廓。分水岭算法的不足在于它的过分割结果，即生成大量小的封闭区域，使目标物体淹没其中。本文提出一种对分水岭算法过分割结果的模糊聚类方案，首先为每个分水岭区域定义特征量，然后根据这些特征量以及相邻区域之间的分水岭显著性计算两个相邻区域之间的近似程度，进而计算所有分水岭区域的模糊等价矩形，最终形成图像的多级分割结果。本文对多种类型的图像进行了实验．     

一种基于分水岭和模糊聚类的多级图像分割算法

分水岭算法是一种广泛应用的图像分割工具,它能够自动生成单像素宽度的封闭轮廓。分水岭算法的不足在于它的过分割结果,即生成大量小的封闭区域,使目标物体淹没其中。本文提出一种对分水岭算法过分割结果的模糊聚类方案,首先为每个分水岭区域定义特征量,然后根据这些特征量以及相邻区域之间的分水岭显著性计算两个相邻区域之间的近似程度,进而计算所有分水岭区域的模糊等价矩形,最终形成图像的多级分割结果。本文对多种类型的图像进行了实验。     

基于蚁群聚类算法的模糊神经网络

提出了一种基于蚁群聚类的模糊神经网络算法，神经网络采用RBF网络结点结构，聚类采用二级结构蚁群聚类算法作为一级聚类而模糊C-均值聚类(FCM)用于二级聚类。将上述聚类方法用于模糊神经网络构建中，仿真结果表明具有并行实时性、聚类能力强的特点。     

改进FCM算法在颅脑磁共振图像分割中的应用

模糊C均值（FCM）聚类算法广泛应用于医学图像分割中,但该算法在分割低信噪比图像时,会产生较大的偏差。为解决这一问题,本文提出一种改进的FCM算法,充分考虑相邻像素之间的影响,对FCM的目标函数做一定的修改。实验表明,该算法与FCM算法相比,既能有效分割图像,又对低信噪比图像具有很好的分割效果。     

基于模糊核聚类的MR图像分割新算法

在传统的模糊聚类算法中引入了核函数,同时引入了控制邻域作用的约束项,提出了改进的基于模糊核聚类的MR图像分割新算法.通过对模拟图和仿真的脑部MR图像的分割实验,证明本算法可以有效地分割含有噪声的图像.     

基于粗糙熵和K-均值聚类算法的图像分割

针对基于粗糙熵的图像分割算法不能满足复杂图像的多类目标提取的需要,本文先利用K-均值聚类算法对图像进行区域分割,再利用基于粗糙熵的方法对分割结果进行目标提取,从而达到多阈值分割的目的。通过对遥感图像进行分割处理,证明了改进后算法的有效性。     

基于模糊聚类优化的序列图像快速分形压缩

针对传统序列图像分形压缩算法编码时间过长的问题，提出了一种基于模糊聚类优化(OFC)的快速算法，它是一种基于单帧的序列图像帧间分形压缩算法。首先使用LBG(Linde-Buzo-Gray)方法对序列图像组成的搜索空间样本集进行初始化，然后将OFC方法应用于对样本集的软分类，匹配时通过用类内搜索取代全局搜索，将分形编码过程聚焦在最有效的局部范围内，从而减少了匹配次数，降低编码时间。由于OFC算法是一种软分类方法，样本集类别数的确定即最终聚类方案是取样本集所有可能的分割中对应于目标函数最小的分割，所以它不但是基于全局最优的聚类方法，避免了基于局部最优LBG算法中的某些误判，而且有效抑制了传统硬分类方法中类别数需预先指定的人为干扰因素，使恢复图像的质量能够得到更有效保证。相同运算环境下的仿真实验结果说明，在不影响信噪比和压缩比的前提下，与传统序列图像分形压缩算法相比，OFC算法编码速度可提高约5倍，证明了本算法的优越性。     

一种改进的自适应谱聚类图像分割算法

摘要：目的提出一种改进的自适应谱聚类图像分割算法,该算法能自动选择出最优尺度参数从而提高谱聚类算法分割的准确
率。方法利用约束条件优化相关准则函数,对相似度量函数自动学习迭代并得到最优尺度参数,再运用基于Nyström 估计的
谱聚类算法得到最后的图像分割结果。选择对不同性质的纹理图像采用适合的相似度量函数并应用本文的算法进行图像分
割,最后与k-均值算法和预分割后再使用人工调整到最优参数的谱聚类算法的分割结果进行了比较。结果这种改进的自动选
择最优尺度参数的谱聚类算法在分割效果上较其它两种聚类算法能得到更好的分割结果。结论本文提出的改进方法,能使谱
聚类算法的图像分割效果更理想。
     

基于直方图统计快速FCM算法的医学脑部图像分割

针对模糊聚类算法（FCM）在脑部MRl图像分割中存在计算量大的缺点,提出了一种结合直方图峰值信息和统计信息的快速FCM（HF—KFCM）算法。算法首先利用多尺度窗口遍历的方法找到直方图的峰值点,然后将其作为模糊聚类的初始化中心。并采用基于直方图统计的快速聚类方法减少每一次迭代的运算量。仿真结果表明,相比于FCM算法和其他改进FCM算法,该算法的分割结果在聚类有效性和模糊性上提高显著。     

基于改进的GHSOM聚类算法的图像检索

传统的图像检索需要顺序比较图像库中的图像与请求图像的相似度,检索速度和检索准确度都很低。针对此问题,提出了一种基于改进的增长型分层自组织映射网络（GHSOM）的图像检索方法。先将图像特征库用改进的GHSOM算法进行聚类,在图像检索时先在GHSOM网络模型上找到相似的类,然后在相似的类上继续进行检索,大大提高了检索效率。并且在搜索相似的类时充分利用GHSOM网络的分层结构,更进一步地提高了检索效率。改进的GHSOM网络根据算法的特点构建了赤迟信息量（AIC）准则,用该准则来选择每个独立的SOM网络的生长参数,使得每个网络都能正确地表达映射到它的数据集的结构,提高GHSOM网络的聚类效果,从而提高检索的准确性。实验结果表明,改进的GHSOM算法得到了更好的聚类效果,基于它的图像检索方法提高了将近3倍的图像匹配速度,同时图像检索准确率也得到了一定程度的提高。     

单发脑转移瘤的MRI诊断

目的评价MRI对单发脑转移瘤的诊断价值.方法回顾性分析24例确诊为单发脑转移瘤的MRI表现特点.结果 24例脑转移瘤中位于幕上18例,幕下6例;位于皮层9例,皮髓交界处13例.T1加权像以低、稍低信号为主.T2加权像以混杂高、稍高信号为主;增强扫描瘤体均呈中、高度强化.结论单发脑转移瘤多出现在皮层或皮髓交界处,应用T2加权像更加敏感,部分病例要与胶质瘤、脑脓肿及脑膜瘤相鉴别.     

MRI胸腔图像中肺组织的自动分割

目的探讨实现MRI胸腔图像中肺组织自动分割的方法。方法基于MRI胸腔图像,首先对整套图像数据集进行预处理,以增强图像中肺组织区域和周围组织的对比度。采用由粗到细的肺组织自动分割算法。该算法先采用阈值法分割出粗略的肺实质,然后通过标记连通区域统一背景,最后利用形态学的方法平滑肺边缘、填补肺区内的细小缺失并去掉黏连的气管及主支气管。结果自动分割的肺组织边缘轮廓清晰,与原图基本吻合,而且与手工分割结果的一致性较好。各时相点的平均DSI系数均超过89%,可视为有效分割。结论该算法能准确有效的自动分割出一个呼吸周期中不同时相点的MRI胸腔图像序列中的肺组织。     

子宫肌瘤的MRI影像特性研究

目的 以子宫肌瘤为例研究人体组织结构(包括肿瘤)在MRI影像上的共同特征性,以得到"相同组织结构有相同的MR共性"的研究结果;反映在MR值上,希望得到有共同的、相对恒定的MR值区间范围.方法 应用Microsoft Visual C 6.0为本研究专门开发的专用MRI图像分析软件,对所有研究的子宫肌瘤在MRI T2原始序列图像的数据进行分析,研究在MR值上的变化规律.结果 ①在同一检查条件下,同一患者不同时期的子宫肌瘤影像中,MR值分布范围没有统计学差异(P>0.05);②在同一检查条件下,不同患者间的子宫肌瘤影像中,MR值分布范围没有统计学差异(P>0 05);③在同一检查条件下,子宫肌瘤HIFU治疗前后的MR值变化范围存在统计学差异(P<0.05).结论 ①在同一MRI检查设备上,相同的检查条件下MRI影像中,相同人体组织结构有共同的MR值分布区间范围;②HIFU治疗能够改变原有组织结构在MRI图像上的特性.     

原发性脑肿瘤所致癫痫症的结构与功能MRI分析

目的从脑肿瘤所致癫痫的结构与功能学角度分析肿瘤与继发癫痫的关系意义重大。文中对比分析不同部位MRI影像学特征的原发性脑肿瘤与继发性癫痫的关系,讨论肿瘤继发癫痫可能的病理生理机制。方法回顾性分析1502例术前行MRI检查且有术后病理诊断的颅内肿瘤患者的癫痫发生情况。对伴有及不伴有继发癫痫的患者肿瘤的起源部位、肿瘤大小及肿瘤与皮层的关系等进行统计分析,以判断这些因素对继发性癫痫形成的影响;并对5例行同步脑电-功能MRI检查的患者癫痫活动相关的血氧水平激活信号进行检测。结果本组患者癫痫发生率为7．7％,肿瘤较大者（最大径线≥4．32cm）癫痫发生率为9．3％,较小者（最大径线〈4．32cm）发生率为5．5％;脑内型肿瘤继发癫痫的发生率为13．1％,脑外型发生率为2．2％;肿瘤与皮层关系紧密者（肿瘤与皮层距离≤3．0cm）的癫痫发生率为11．1％,而关系较远者（肿瘤与皮层距离〉3．0cm）发生率为2．2％;以上指标的差异均有统计学意义（P〈0．01）。功能MRI结果提示,肿瘤边缘的形态正常脑组织具有较多的癫痫活动相关信号。结论肿瘤的起源部位、大小及与脑皮层的关系均影响脑肿瘤继发癫痫的发生;癫痫活动的起源可能发生于肿瘤周围受影响的神经组织,支持了“皮层癫痫”理论。     

颅内血肿的低场MRI表现

目的：探讨颅内血肿的低场MRI表现。方法：对49例颅内血肿患者MRI片进行回顾性分析。结果：急性期血肿T1WI呈低、等信号,T2WI呈高、等信号。GRET2＊WI序列均呈低信号。亚急性早期血肿T1WI仍呈等、低信号,T2WI均呈高及略高信号。亚急性中期T1WI出现典型外周环状高信号,中间等、低信号,T2WI仍呈高及略高信号。亚急性晚期T2WI呈明显均匀高信号,T1WI多数为外周环状高信号,中间等低信号或均匀高信号。慢性期血肿逐渐演变成液化灶,呈均匀长T1、长T2信号。结论：颅内血肿急性期、亚急性各期及慢性期在低场MRI上均能较好显示病变特点,具有特征性。     

磁共振FLAIR序列扫描在脑梗塞诊断中的应用

目的 :为探讨FLAIR序列扫描技术对脑缺血性病变诊断的作用。方法 :对 93例患者分别利用T1WI、T2 WI及FLAIR序列扫描 ,并对部分患者行CT头部检查。结果 :FLAIR序列在缺血性脑梗塞及腔隙性脑梗塞病例检查中发现 38例缺血性梗塞 ,47例为多发腔隙性梗塞 ,8例为脑干梗塞 ,并且急性期病灶呈高信号 ,慢性期呈低信号。结论 :FLAIR序列对脑梗塞分期、定量、定性诊断起到很大作用     

CT、MRI脑图像融合技术的研究

不同成像技术获得的医学图像为临床诊断提供了不同的信息.图像融合技术可综合利用多模医学图像互补信息,从而有效地提高诊断水平.本文对CT与MRI脑图像融合技术进行了研究与探讨.     

液体衰减反转恢复脉冲序列在脑梗塞诊断中的应用

目的：探讨液体衰减反转恢复脉冲(FLAIR)序列在缺血性脑血管病变的诊断作用。方法：50例患者行快速自旋回波(FSE)序列及FLAIR扫描。结果：FLAIR在50例患者中发现22例缺血性梗塞、39例为多发腔隙性梗塞、22例为脑干梗塞、急性期病灶呈高信号48例、慢性期呈低信号32例。结论：FLAIR序列对脑梗塞分期、定量、定性诊断发挥重要作用。     

栓系综合征的MRI研究

目的：探讨脊髓栓系统合征的ＭＲＩ诊断价值，方法：对３０例栓系综合征患者的ＭＲＩ，临床手术病理及Ｘ线片资料进行回顾性分析，结果：栓系综合征的ＭＲＩ表现与手术病理所见一致，ＭＲＩ表现与临床表现存在一定关系，结合脊髓栓系综合征（ＴＣＳ）的ＭＲＩ表现，作者结合相文献提出的脊髓栓系综合征的ＭＲＩ分型。结论：ＭＲＩ是诊断ＴＣＳ的首选方法，能明确显示脊髓圆锥位置，终丝的粗细，栓系束带及合并的脊髓畸莆，从而为拟定     

儿童髓母细胞瘤的MRI分析及病理对照研究

目的 髓母细胞瘤是儿童常见的恶性肿瘤,发病率占后颅凹肿瘤的30%～40%.文中通过回顾性分析经手术确诊病例的MRI表现,探讨儿童髓母细胞瘤(medulloblastoma,MB)的MRI表现特点.方法 收集经手术证实的13例MB,均行常规MRI平扫与增强扫描,并行弥散加权成像(diffusion weight imaging,DWI)与磁共振波谱成像(magnetic resonance spectroscopy,MRS)扫描.结果 肿块均位于小脑蚓部,肿瘤内发生囊变6例.MRI扫描T1WI呈等或稍低信号,T2WI呈略高信号,增强扫描呈中等或明显强化,4例沿脑脊液播散.肿瘤实性部分DWI呈略高信号,表面扩散系数(apparent diffusion coefficient,ADC)图呈略低信号,坏死囊变部分与脑脊液信号相仿.MRS显示胆碱(Cho)峰明显增高.结论 MRI能提供肿瘤浸润的范围、继发改变及其与周围组织的关系,还能够做出明确的定位与定性诊断.MRI还对MB沿脑脊液种植转移具有重要的诊断价值.常规MRI结合DWI、MRS对髓母细胞瘤的诊断和鉴别诊断有重要价值.