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基于局部模糊聚类的脑组织核磁共振图像分割方法的中期报告
本研究旨在提出一种基于局部模糊聚类的脑组织核磁共振图像分割方法，分期报告如下：
1.研究背景
脑组织分割是脑影像分析的基本任务之一，它是很多神经科学和医学应用领域的重要基础。脑组织分割目前有许多方法，其中基于聚类的方法在分割脑组织方面具有优越性。然而，传统的聚类方法往往依赖于全局像素的统计信息，会导致对噪声和局部结构的不敏感，因此本研究提出了一种基于局部模糊聚类的方法来改善这个问题。
2.研究方法
本研究的方法主要包括以下步骤：
2.1数据预处理
首先对原始脑组织核磁共振图像进行预处理，包括亮度校正、噪声去除和空间滤波等操作，提高原始图像的质量。
2.2局部模糊聚类
为了克服全局聚类方法的缺点，本研究提出一种基于局部模糊聚类的方法。该方法首先将图像划分为许多相邻的子区域，并计算每个子区域中像素的局部统计信息。然后，为每个子区域计算局部相似度矩阵，用模糊C均值聚类算法对每个子区域进行聚类，得到局部分割结果。最后，通过局部信息的融合得到全局分割结果。
2.3形态学处理
在局部分割结果中，可能存在一些不连续的像素点，因此需要进行形态学处理来消除这些像素点，并增强图像的连通性。
3.研究进度
目前，研究已经完成了数据预处理和局部模糊聚类的实现。下一步工作将重点研究如何有效地融合局部分割结果。预计在接下来的一个月内完成这部分工作并进行实验验证。
4.研究意义
本研究提出的基于局部模糊聚类的方法，旨在解决脑组织分割中全局聚类方法的不足。通过使用局部信息，该方法可以在保持像素局部结构不变的情况下，更有效地分割脑组织。因此，该方法具有实际意义和应用价值。