粗糙模糊C均值在MRI脑肿瘤分割中的应用：一项新方法

"粗糙模糊C均值MRI脑肿瘤分割与分析的研究_Methods报道Saudi King大学学报2021" 本文研究了一种基于粗糙模糊C均值(Rough Fuzzy C-Means, RFCM)和形状特征的MRI脑肿瘤自动分割方法。这项工作是由AbhishekBala等人在2018年发表于沙特国王大学学报，并在2018年被接受和在线发布。主要关键词包括脑肿瘤分割、MRI、阈值、粗糙集、模糊集以及RFCM。 脑肿瘤的自动分割是医学影像分析中的一个关键任务，因为肿瘤的多样性和复杂性增加了分割的难度。针对这一问题，该研究提出了一种新的方法，利用RFCM算法处理数据的不确定性，同时结合形状的拓扑属性进行更精确的分割。在RFCM算法中，模糊隶属度被用来处理图像区域的重叠，而粗糙集的上下界则帮助解决了数据集中的不确信度。这种结合策略有助于更准确地识别肿瘤边界，尤其是在MRI图像上。 RFCM算法的一个核心问题是初始质心的选择。论文提出了一种新的方法来优化初始质心的选择，以减少执行时间，并提高与随机选择初始质心相比的分割效果。此外，为了进一步提高分割质量，研究者还采用基于补丁的K-均值方法进行颅骨剥离预处理，以消除非脑组织的干扰。 实验在MRI标准基准数据集上验证了该方法的有效性，结果显示，所提出的方法在统计体积度量上优于先前的最先进的算法，与手动分割（地面真相）的比较也表明了其优越性能。特别是，RFCM方法在精度上显著超过了传统的硬C-均值(HCM)和模糊C-均值(FCM)方法。 这项研究对脑肿瘤的诊断和治疗计划制定具有重要意义，因为它能够更准确地量化肿瘤的大小和位置。同时，这种方法也为未来的医学影像分析提供了新的思路，特别是在处理复杂和不确定的数据时。通过将粗糙集理论和模糊逻辑相结合，可以期待在其他医学图像分割领域也产生类似的应用和改进。