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| 1 | 基于模糊C均值聚类的医学图像分割研究显示文摘模糊C均值聚类算法(FCM)在硬C均值聚类的基础上有效地解决了医学图像分割中存在的模糊情况,通过建立表示图像中像素点与聚类中心加权相似度的目标函数,采用迭代优化的方法求解目标函数的极小值来确定最佳聚类。针对FCM算法中存在的对大样本数据分割速度慢、结果易受初始值影响、对噪声敏感、难以适应多种数据分布等缺陷,涌现出了大量的改进算法。对其中的部分改进算法进行综述,主要介绍快速FCM算法、基于初始值选取的FCM算法、基于空间邻域信息的FCM算法以及基于核函数的FCM算法等,并对其优缺点进行概要的总结和介绍。指出该算法进一步的研究方向。 | 张翡 范虹 | 2014 | 计算机工程与应用2014，50，4： | 37 |
| 2 | CT图像肺结节计算机辅助检测与诊断技术研究综述显示文摘肺结节计算机辅助诊断(Computer-aided diagnosis,CAD)能够从CT图像中检测、分割和诊断肺结节,提高早期肺癌的生存率,因而具有重要临床意义。由于肺结节的形态根据其类型、尺寸、位置、内部结构及恶性与否等动态变化,导致肺结节检测和诊断已经成为一个重大的挑战问题。本文对比分析了CAD系统中肺实质分割、肺结节检测、肺结节分割以及肺结节良恶性判断等4个步骤所运用的关键技术及挑战,并指出开发有效CAD系统需要进一步优化不同类型结节诊断算法灵敏度、降低结节检测误报数量、提高诊断自动化水平,同时需要集成影像存储与通信系统(Picture archiving and communication systems,PACS)以及电子病历系统(Electronic medical record systems,EMRS),以便在日常临床实践中应用。 | 伍长荣 接标 叶明全 | 2016 | 数据采集与处理2016，31，5： | 21 |
| 3 | 改进局部自适应的快速FCM肺结节分割方法显示文摘进行肺部肿瘤计算机辅助诊断的关键问题是实现对病变组织的正确、快速分割,为此,提出了一种能够有效提高局部邻域像素自适应程度的快速模糊C均值聚类肺结节分割方法.首先构造像素与邻域窗口空间关系的二维向量表示,获得不同向量值的统计分布规律;然后用改进的空间函数综合考虑中心像素与单个相邻像素间的灰度相似度、与邻域窗口的空间相似度对模糊隶属度的贡献,动态地调整邻域像素的隶属度对中心像素的影响;最后给出该方法在迭代计算效率和局部自适应方面的改进.实验结果表明,该方法对血管粘连型、胸膜粘连型和毛玻璃肺结节的分割效果优于其他典型算法. | 刘慧 张彩明 邓凯 苏志远 | 2014 | 计算机辅助设计与图形学学报2014，26，10： | 16 |
| 4 | 基于模糊C均值图像抗噪分割方法的研究显示文摘针对含有噪声且光线不均的医学图像,提出了一种基于模糊C均值聚类的图像分割算法。模糊C均值聚类算法描述简洁、易于实现、分割效果好,在图像分割应用领域得到了快速发展,但也存在着对噪声敏感的问题。考虑到提取的医学图像数据中必定包含噪声,因此通过修改目标模糊函数J(u,v),在引入像素点邻域信息的基础上,对邻域信息加入了惩罚因子。弥补了传统模糊C均值聚类算法的不足,使该方法对含有噪声的医学图像更加有效。实验分析表明了算法的有效性和实用性。 | 苏志远 刘慧 李秋萍 | 2015 | 图学学报2015，36，3： | 6 |
| 5 | 基于HSI色彩坐标相似度的彩色图像分割方法显示文摘该文提出一种基于HSI彩色空间的图像分割方法。欧氏距离作为图像分割中常用的衡量像素点之间彩色关系的依据,在HSI坐标系下却不能很好地反应两个像素点之间的关系。因此,提出相似度代替欧氏距离作为一种新的衡量两个像素点之间彩色关系的依据。算法通过确定HSI分量中占主导地位的分量,建立彩色图像分割模型,创建一个和原图尺寸一样的颜色相似度等级图,并利用相应的颜色相似度等级图的颜色信息对像素点进行聚类。实验结果表明,所提出的分割算法具有很强的鲁棒性和准确性,在其他条件相同的情况下,基于相似度的分割方法优于基于欧氏距离为基准的彩色图像分割。 | 李宁 许树成 邓中亮 | 2017 | 现代电子技术2017，40，2： | 6 |
| 6 | 基于层次聚类与峰值检测的FCM图像分割算法显示文摘针对传统FCM算法在图像分割中存在的过度依赖初始聚类中心、计算复杂度高等问题,结合层次聚类与直方图峰值检测,提出了一种新的FCM图像分割算法.首先根据图像灰度直方图统计信息对图像进行层次聚类,然后将得到的聚类中心作为FCM算法的初始聚类中心对图像进行分割.该算法无需预先设置聚类数目,能自动搜索全局最佳聚类中心.实验结果表明,相比传统FCM算法和峰值检测的FCM算法,该算法不仅可以有效地提高图像的分割效率,而且分割结果更加精确. | 刘仲民 李博皓 胡文瑾 李战明 | 2017 | 兰州理工大学学报2017，43，4： | 5 |
| 7 | 基于一阶导数的中药太赫兹光谱聚类(英文)显示文摘针对中药等混合物吸收峰重叠导致无明显吸收峰的情况,提出使用K-means、K-medoids和FCM三种无监督聚类算法结合太赫兹吸收谱一阶导数特征,将三七、当归等四种中药品的太赫兹光谱分别与其易混品的太赫兹光谱进行聚类。三种无监督聚类方法补充了监督学习分类方法的适用范围。光谱一阶导数特征可以放大不同物质吸收系数整体或者是局部的微小差异。实验证明,使用原始吸收系数结合其一阶导数作为分类数据,三种聚类算法都取得很好的效果,K-means算法准确率最高,为95.32%。相较于原始吸收系数作为分类数据,聚类准确率提升明显,尤其是对无吸收峰中药易混品的聚类,K-means算法准确率提升了5.38%。三种聚类算法对误差数据都具有很强的抗干扰能力。 | 李鹏飞 何明霞 徐哲 赖慧彬 刘悦 | 2017 | Journal of Measurement Science and Instrumentation2017，8，4： | 5 |
| 8 | Mean shift模糊C均值聚类图像分割算法显示文摘针对传统模糊C均值(FCM)聚类算法对结构复杂图像分割效果不理想且算法执行效率较低的缺陷,提出一种融合均值平移(mean shift)的FCM聚类算法.利用mean shift算法将图像分成若干同质区域,将此区域视为新的节点;通过图像局部信息熵描述新节点的空间和灰度特征;采用能较好模拟人眼非线性视觉响应的指数函数进行相似性测度.实验结果表明,对于复杂背景图像和含噪声图像,所提出的算法在目标提取效果和执行效率上具有较强的鲁棒性. | 崔兆华 孙穗 陈思国 高立群 | 2014 | 控制与决策2014，29，6： | 5 |
| 9 | 基于改进模糊C均值聚类的心脏图像分割方法显示文摘针对医学图像进行分割时,存在的高噪声、低对比性及高相关性问题,提出了一种改进的模糊C均值聚类算法用于心脏医学图像的分割。考虑到噪声的存在,像素的领域信息易受到污染,导致聚类中心发生偏移,影响心脏图像的聚类效果,因此根据邻域像素的非局部噪声强弱定义了一个可以反映图像空间结构信息的自适应参数,用于聚类算法的线性加权,加强对噪声的抑制作用。实验证明,相比模糊C均值聚类算法和其他传统的图像分割方法,提出的算法对心脏医学图像具有更准确的分割效果。 | 李杰 叶宇煌 | 2020 | 莆田学院学报2020，27，2： | 4 |
| 10 | 基于STM32的视频流图像更新方法的研究显示文摘对基于STM32系统低速(工作主频72MHz)视频流处理显示更新方案的研究。结合图像处理基本理论,分析传统的显示方法的不足,并提出一种新的视频流图像更新的方法,通过一定的实验数据和理论结果,验证该方法可行性。 | 米波 贺锋涛 | 2014 | 西安航空学院学报2014，32，1： | 2 |
| 11 | Magnetic Tile Surface Defect Detection Based on Texture Feature Clustering显示文摘In the field of magnetic tile surface detection, artificial detection efficiency is low, and the traditional image segmentation algorithm cannot show good performance when the gray scale of the magnetic tile itself is small, or the image is affected by uneven illumination. In view of these questions, this paper puts forward a new clustering segmentation algorithm based on texture feature. This algorithm uses Gabor function spectra to represent magnetic tile surface texture and then uses a user-defined local product coefficient to modify Gabor energy spectra to get the center number of fuzzy C-means(FCM) clustering. Moreover, the user-defined Gabor energy spectra image is segmented by clustering algorithm. Finally, it extracts the magnetic tile surface defects according to the changes of regional gray characteristics. Experiments show that the algorithm effectively overcomes the noise interference and makes a good performance on accuracy and robustness, which can effectively detect crack,damage, pit and other defects on the magnetic tile surface. | 李丹 牛中彬 彭冬旭 | 2019 | Journal of Shanghai Jiaotong university(Science)2019，24，5： | 2 |
| 12 | 结合边界的小波域马尔科夫模型的图像分割算法显示文摘针对基于马尔科夫随机场(MRF)的分割算法常存在边界块效应,且对整幅图像进行建模运行效率低等问题,提出了结合边界的小波域马尔科夫模型的图像分割算法,把影像的特征场建立在一系列小波域提取的边界上,并建立相应的边界标号场MRF模型,借助贝叶斯框架和SMAP准则实现分割。利用Matlab GUI实现了分割系统,通过医学图像检验,结果表明:相比于小波域分层随机场模型(WMSRF),该算法在有效区分不同区域的同时很好地保留了边界信息,提高了运行效率。 | 唐文静 许兆新 | 2014 | 传感器与微系统2014，33，9： | 2 |
| 13 | A comprehensive review of medical image enhancement technologies显示文摘Image enhancement plays an important role in many applications of medical imaging.Image enhancement technologies can improve the qualities of medical images with low contrast and high level noise by stretching contrast,suppressing noise and so on.Such images processed by image enhancement technologies are helpful to doctors in analyses and diagnoses.In this paper,we present a technical review of various existing image enhancement methodologies which are often employed. | ZHANG Yongxia GUO Fenghua ZHAO Guoling LIU Qian ZHANG Xin | 2012 | Computer Aided Drafting,Design and Manufacturing2012，22，3： | 2 |
| 14 | Improved fuzzy clustering for image segmentation based on a low-rank prior显示文摘Image segmentation is a basic problem in medical image analysis and useful for disease diagnosis.However,the complexity of medical images makes image segmentation difficult.In recent decades,fuzzy clustering algorithms have been preferred due to their simplicity and efficiency.However,they are sensitive to noise.To solve this problem,many algorithms using non-local information have been proposed,which perform well but are inefficient.This paper proposes an improved fuzzy clustering algorithm utilizing nonlocal self-similarity and a low-rank prior for image segmentation.Firstly,cluster centers are initialized based on peak detection.Then,a pixel correlation model between corresponding pixels is constructed,and similar pixel sets are retrieved.To improve efficiency and robustness,the proposed algorithm uses a novel objective function combining non-local information and a low-rank prior.Experiments on synthetic images and medical images illustrate that the algorithm can improve efficiency greatly while achieving satisfactory results. | Xiaofeng Zhang Hua Wang Yan Zhang Xin Gao Gang Wang Caiming Zhang | 2021 | Computational Visual Media2021，7，4： | 2 |
| 15 | 基于sigmoid边缘模型的低对比度图像分割算法研究显示文摘目的本文采用sigmoid函数模拟平滑噪声强度轮廓,提出一种图像分割混合算法,并将其用于低对比度的CT/MR肿瘤图像。方法首先,联合使用支持向量机、分水岭和离散数据逼近等算法按肿瘤大小进行分类初步分割;然后,采用sigmoid边缘模型拟合的边缘轮廓;最后,根据模型测试参数确定病灶的准确边界。分割结果采用医学电脑影像及电脑辅助涉入的国际研讨会会议工作组提出的评价体系进行评估。结果选用人工合成图像和临床CT/MR图像进行仿真实验。敏感性测试确定了分割算法的最佳参数:逼近阈值为15,分块数目M为12,dgap为4,邻域矩阵大小为3×3;本文算法能精确分割不同噪声水平图像,且各项评价指标的标准差均<1;对于临床实例图像,基于本文方法所得分割图像的VOE和RVD,第一组为28.21%和19.20%,第二组为7.62%和13.45%,均明显小于图论算法和水平集方法。结论本文提出的图像分割混合算法能精确分割不同特性、不同尺寸的肿瘤病灶,在噪声环境和临床实例中均表现出稳定性、优越性和普适性,具有较高的临床应用价值。 | 丁力 周啸虎 陈宇辰 张子齐 | 2017 | 中国医疗设备2017，32，11： | 2 |
| 16 | 基于边界的分层马尔科夫模型的医学图像分割显示文摘基于MRF的分割算法常存在边界块效应,且对整幅图像进行建模运行效率低。针对这些问题,提出了基于边界的多尺度域分层马尔科夫模型的图像分割算法,把边界作为可观测序列,使影像的特征场建立在一系列小波域提取的边界上,并建立基于边界的标号场MRF模型,将尺度间的交互集成在影像模型中,借助贝叶斯框架实现分割。通过测试图像和医学图像对算法进行检验,并与WMSRF算法进行比较,结果表明,算法在有效区分不同区域的同时很好的保留了边界信息,且提高了运行效率。 | 唐文静 邹海林 张彩明 张小峰 | 2014 | 系统仿真学报2014，26，8： | 2 |
| 17 | 基于Delaunay三角网表达的图像分割显示文摘由于图像的复杂性和模糊性进一步增强,传统的图像分割算法已经无法满足其对分割精度的要求。为了进一步提高图像分割的精度,本文提出了一种结合SIFT特征提取与Delaunay三角网表达的图像分割方法,该方法可以有效削弱噪声对图像分割结果的影响,与传统去噪滤波相比,平滑过程中模糊图像边缘的程度比较低,同时,运用超像素思想,将传统基于像素单元的分割方法运用到超像素上,对被三角网划分的子区域进行聚类,最后得出分割结果。与传统算法相比,本文算法在分割精度方面有显著提高。 | 王崇倡 韩旭 | 2019 | 测绘与空间地理信息2019，42，3： | 1 |
| 18 | 基于高斯混合模型低对比度SPECT图像分割算法的研究显示文摘目的依据临床需求提出基于高斯混合模型图像分割算法,自动识别并标记出图像中的病变区域,为临床诊断提供有价值信息。方法首先提升图像对比度,改善图像视觉效果,然后用高斯混合模型进行分割,最后采用匹配算法排除误识别区域。结果分析比较显示该研究提出的分割算法在准确性、图像清晰度和对比度等方面明显高于其它分割算法,且平均耗时短。结论该研究提出的基于高斯混合模型的图像是一种高效、可满足临床需求的图像分割算法。 | 张战胜 李文亮 | 2021 | 中国医学工程2021，29，11： | 0 |
| 19 | 基于空间函数的快速FCM抗噪图像分割新算法显示文摘提出一种基于空间函数的快速FCM抗噪图像分割新算法。利用图像统计直方图生成山顶区间,根据区间中像素点灰度值初始化聚类中心,使其尽可能接近分割结果的聚类中心;构造一个基于邻域灰度相似比的空间函数,利用其对模糊隶属度进行二次更新,使模糊隶属度能够更快地达到稳定值,并更准确地反映像素点的所属类别。实验结果表明,与传统FCM算法及其它扩展的FCM算法相比,新算法可以经过较少的迭代次数,取得更好的分割效果。 | 于桐 夏菁 张卫华 | 2015 | 青岛大学学报(自然科学版)2015，28，4： | 0 |
| 20 | 模糊C均值聚类下的医学图像分割探讨显示文摘将FCM(模糊c均值聚类算法)应用于医学事业中,能够将图像分割中的模糊现象有效的解决,在将目标函数建立的情况下,将迭代优化方法应用,并将目标函数极小值获得,并在此基础上将最佳聚类确定。目前随着科学技术的发展,大量的改进算法不断出现,文章介绍和对比基于传统、初始值选取、空间邻域信息和核函数的FCM算法,为后期的算法研究明确方向。 | 辛国江 占艳 韦昌法 穆珺 周燃犀 | 2014 | 硅谷2014，7，13： | 0 |
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