基于模糊C均值自动随机游走算法在脑肿瘤分割中的应用.pdfVIP

http：／w／ww．cjomp．tom doi：10．3969~．issn．1005—202X．2015．05．021 ——707—— 基于模糊C均值 自动随机游走算法在脑肿瘤分割中的应用 赖胜圣，刘虔铖，张刚平 广东食品药品职业学院，广东 广州 510520 摘【 要】目的：经典随机游走算法是使用最为广泛的交互式图像分割方法之一，分割精度较高，但是该算法执行过程 需要人工参与，由医生手动勾选种子点，这在临床使用中是比较麻烦和耗时的，在一定程度上降低 了该算法的效率。针 对该问题，本文期望提 出一种 自动的随机游走分割方法。方法：首先使用模糊C均值算法对待分割图像进行聚类，根据 聚类的隶属度进行 阈值分割得到初步分割结果；再对分割结果进行形态学开放处理，仅保 留初步分割结果的主要 区域， 并将处理后的区域中的所有像素点作为随机游走算法的种子点，利用随机游走算法对图像实施分割，得到最终分割结 果。本文结合模糊c均值算法和形态学处理，实现 了自动的随机游走。使用改进后的算法对MR图像 中的脑肿瘤和水 肿区域实施 自动分割，验证本文算法的有效性和准确性。结果：本文方法在实现 自动化分割的同时，其分割精度明显优 于模糊c均值算法的分割结果。结论：本文提出的改进方法能准确地 自动分割出目标区域，并且较模糊C均值方法的分 割结果有显著性提高。 【关键词】随机游走；模糊c均值；形态学处理；图像分割；脑肿瘤 【中图分类号】TP319；R739．4 文【献标识码】A 文【章编号】1005．202X(2015)05．0707．04 Fuzzyc-meansrandom walksalgorithm inbraintumorsegmentation LAISheng-sheng，LIUQian—cheng，ZHANGGang—ping GuangdongFoodandDrugVocationalCollege，Guangzhou510520，China Abstract：0bjectiveThetypicalrandomwalksalgorithmisoneofmostpopularinteractivesegmentationmethods，withahigh precision．However,therandom walksalgorithm needstoselecthteinitialseedpointsmanually,whichisusuallytediousna d time-consuminginclinical，loweringtheefficiency．Anautomaticrandom walksalgorithm isproposedinthispapertosolve theseproblems．MethodsTheimagestobesegmemedwerefirstlyclusteredbyfuzzyC-means(FCM)algorithm．Theprimary segmentation resultswere obtainedby threshold segmentationbased on themembership ofthe cluster．And hten hte segmentationresultswereprocessedbymorphologicalprocessestopreserveonlythemain segmentationregionsofprimary segmentationresults．Allthepixelsintheprocessedsemg entationregionsweretakenastheseedpointsforhternadom wal1(s algorithm togethtefinalresults．Thisalgorithm，combinedwithFCM algorithm nadmoprhologicalprocess，achievedthe automaticr~ domwalks．Finally,hteproposedalgoritmh segmentedhtebraintumorandedemainmagneticresonnaceimagesto velify itsaffectivity and accuracy．ResultsTheproposed