多特征融合的超像素谱聚类MRI脑肿瘤图像分割

为了有效地提高MRI脑肿瘤图像的分割精度,更好地辅助医生诊断病情,提出了一种多特征融合的超像素谱聚类MRI脑肿瘤图像分割方法。首先通过简单线性迭代聚类分割的超像素替代像素点来构建加权无向图,并且融合多种图像特征构建相似度计算函数,同时采用自适应的方式计算高斯核的尺度参数,根据相似度函数计算相似度矩阵进而求得拉普拉斯矩阵,然后对此拉普拉斯矩阵的特征向量进行K-means聚类来完成对图像的分割。在BraTS 2015数据集上与其他2种谱聚类图像分割方法进行了对比实验,并采用相似性系数(Dice)、相对体积误差(RVD)和灵敏度(Sensitivity)这3个指标对分割结果进行评价。结果表明,本文方法在这3个指标上均优于对比方法。因此本文提出的多特征融合的MRI脑肿瘤图像分割方法能够更高效、更精确地完成MRI图像的分割。