| 基于模糊C均值聚类能量最小化的超声图像分割 |
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| 作者姓名： | 李海燕 邹天宁 李支尧 张榆锋 陈建华 施心陵 |
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| 作者单位： | 1.云南大学 信息学院,云南 昆明 650091;2.昆明医科大学第三附属医院 乳腺外科,云南 昆明 650106;
3.昆明医科大学第三附属医院 超声科,云南 昆明 650106 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(61261007);云南省自然科学基金（2013FA008）.
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| 摘 要： | 提出了基于模糊C均值能量最小化的活动轮廓模型.该模型首先对待分割图像进行模糊C均值聚类得到前景和背景的模糊隶属度值,然后将待分割目标的局部像素信息和它的隶属度值作为活动轮廓模型的水平集函数的初始值,改进了传统的求解Euler-Lagrange方程使活动轮廓的能量极小化的模型,利用快速算法直接计算模糊C均值能量最小化驱动传统活动轮廓模型的曲线演化.将提出算法与经典的活动轮廓模型分割算法比较,对仿真和临床的超声图像分割实验结果表明：提出算法能很好地分割像素不均匀、边界模糊、含有斑点噪声的超声图像,具有较好的分割性能和较快的分割速度.
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| 关 键 词： | 超声图像 模糊C均值聚类 活动轮廓模型 |
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