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基于模糊聚类的脑磁共振图像分割算法综述
基于模糊聚类的脑磁共振图像分割算法综述
摘要：脑磁共振成像（magneticresonanceimaging，MRI）技术已成为神经科学研究领域的主要影像学手段，而图像分割则是MRI图像分析的重要部分之一。其中，模糊聚类是一种广泛应用的分割方法之一，已经被成功地应用于脑MRI图像分割。本文综述了基于模糊聚类的脑MRI图像分割算法及其应用，包括传统的模糊C均值聚类算法、改进的模糊聚类方法以及基于模糊聚类的图像分割模型。同时，本文还介绍了模糊聚类方法在脑MRI图像分类、图像配准和功能定位等领域的应用，以及未来研究和发展方向。
关键词：脑磁共振成像；模糊聚类；图像分割；图像分类；功能定位
Introduction
脑磁共振成像（MRI）成像技术已被用于神经科学研究领域，为神经科学家提供了一种非侵入性的方法来研究大脑结构和功能。MRI图像分析是MRI应用的重要部分之一，可用于提取大脑图像的生物标记，以及实现大脑图像的分类、配准和功能定位等任务。MRI图像分割是MRI图像分析的重要部分之一，它是将MRI图像分为具有一定意义或其他特定特征的多个区域，是获得不同区域的不同物理学和生物学信息的关键步骤。MRI图像分割技术基于数字图像的特征，包括灰度值、纹理和形状等，利用计算机对像素进行分类。
在MRI图像分割中，模糊聚类是一种广泛应用的分割方法之一。由于脑MRI图像本质上是模糊的、复杂的和高度变化的，模糊聚类方法可以更好地应对这种数据特征。本文将系统地介绍基于模糊聚类的脑MRI图像分割算法及其应用、改进和发展。特别注意到，我们还将强调模糊聚类技术与图像分割模型的相关性、脑MRI图像分类及功能定位。
BasedonFuzzyClustering,BrainMagneticResonanceImagingImageSegmentationAlgorithmReview
Abstract:MagneticResonanceImaging(MRI)technologyhasbecomethemainimagingtoolinthefieldofneuroscienceresearch,andimagesegmentationisanimportantpartofMRIimageanalysis.FuzzyclusteringisoneofthewidelyusedsegmentationmethodsandhasbeensuccessfullyappliedtobrainMRIimagesegmentation.Thispaperreviewsthefuzzyclustering-basedbrainMRIimagesegmentationalgorithmanditsapplications,includingtraditionalfuzzyC-meansclusteringalgorithms,improvedfuzzyclusteringmethods,andfuzzyclustering-basedimagesegmentationmodels.Atthesametime,thispaperalsointroducestheapplicationoffuzzyclusteringmethodsinbrainMRIimageclassification,imageregistration,andfunctionallocalization,aswellasfutureresearchanddevelopmentdirections.
Keywords:brainmagneticresonanceimaging;fuzzyclustering;imagesegmentation;imageclassification;functionallocalization
1.Introduction
MagneticResonanceImaging(MRI)imagingtechnologyhasbeenusedinthefieldofneuroscienceresearch,providingneuroscientistswithanon-invasivemethodtostudybrainstructureandfunction.MRIimageanalysisisanimportantpartofMRIapplication,whichcanbeusedtoextractbiologicalmarkersfrombrainimages,andtoachievetaskssuchasbrainimageclassification,registration,andfunctionallocalization.M