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  • 基于灰度直方图多峰值选取的脑组织MRI图像K-means聚类分割方法研究

    作者:陈兆学;喻海中;陈浩

    针对传统的K-means聚类算法随机选取初始聚类中心的问题,根据脑MRI图像的灰度直方图呈现出多个“波峰”和“波谷”的特点,将鲁棒选取的“波峰”点用作代表脑白质、脑灰质、脑脊液的K-means聚类算法的初始聚类中心,提出了一种基于灰度直方图多峰值选取的脑MRI图像K-means分割算法,实验结果表明,该分割算法克服了传统K-means聚类算法随机选取初始聚类中心带来的迭代次数多、分割效率低、精确度不高、结果不稳定等不足,能够高效、准确、稳定地分割出了脑白质、脑灰质、脑脊液等脑组织.该算法直方图“波峰”点选取思想具有较为广泛的适用性.

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