基于模糊C均值聚类与超像素方法的脑部MR图像分割的中期报告.docx

基于模糊C均值聚类与超像素方法的脑部MR图像分割的中期报告
中期报告
1.研究背景和意义：
随着医学成像技术的不断发展，脑部MR图像成为医学影像诊断中非常重要的一种成像方式。对脑部MR图像的自动分割、识别和分析可以为临床医生提供更加准确的诊断结果，从而为患者提供更好的治疗方案，因此脑部MR图像的分割技术对于临床应用具有非常重要的意义。然而，由于脑部MR图像具有复杂的结构和不同强度的噪声，传统的分割算法很难在其上取得良好的效果，因此脑部MR图像分割一直是医学影像领域研究的热点和难点问题。
2.研究内容：
本文旨在基于模糊C均值聚类和超像素方法对脑部MR图像进行自动分割，提高分割的准确性和鲁棒性。具体研究内容包括以下几个方面：
1）对脑部MR图像进行预处理，包括去噪、增强和归一化等。
2）基于超像素方法对脑部MR图像进行分割，获得图像的初步分割结果。
3）将获得的初步分割结果作为模糊C均值聚类算法的输入，进一步细化图像分割结果。
4）通过实验对所提出的方法进行验证和评估，比较其与其他分割算法的差异性和优劣性。
3.研究方法：
1）预处理：首先对脑部MR图像进行预处理，包括去噪、增强和归一化等。采用小波变换方法对图像进行去噪和增强，使得图像具有更好的质量和对比度。归一化操作主要是为了保证图像的灰度分布一致，便于后续的处理。
2）超像素分割：采用基于图的超像素分割算法对脑部MR图像进行初步分割，将图像分割成多个连通的区域（超像素）。该算法将图像看作是一个图，通过图的分割将图像分割为多个区域，提高了分割的准确性和鲁棒性。
3）模糊C均值聚类：将超像素分割结果作为模糊C均值聚类算法的输入，进一步细化图像分割结果。模糊C均值聚类算法是一种基于模糊集合理论的聚类方法，能够有效地处理图像中的噪声和模糊信息，具有较好的适用性和鲁棒性。
4）实验验证：通过实验对所提出的方法进行验证和评估，比较其与其他分割算法的差异性和优劣性。实验数据主要来源于公开数据库，具有较高的可信度和实用性。
4.研究进展：
目前，已经完成了脑部MR图像的预处理和超像素分割工作，初步得到了图像的分割结果。下一步将着重研究模糊C均值聚类算法的实现和性能改进，并通过实验对所提出的方法进行验证和评估，最终得到高质量的脑部MR图像分割结果。
5.参考文献：
1）Abdolhoseini,M.,&Ezoji,M.(2021).ImprovedbrainMRIsegmentationusinghybridmethodbasedonfuzzyclusteringandantcolonyalgorithm.BiomedicalSignalProcessingandControl,70,102890.
2）Alomari,R.S.,&Bushib,Y.H.(2018).AnewapproachtoMRIbrainsegmentationbasedonfuzzyC-meansclusteringandgeometricactivecontours.BiomedicalSignalProcessingandControl,47,117-129.
3）Sivaramakrishnan,K.,Babu,R.V.,&Krishnan,S.(2016).AnovelfuzzyC-meansclusteringbasedapproachforbrainMRIsegmentation.JournalofMedicalSystems,40(11),243.