融合空域滤波的医学图像分割：改进FCM算法

"一种基于改进FCM的医学图像分割算法，张军贤，刘建国，主要研究方向：医学图像处理，提出了一种融合空域滤波器的FCM方法（FilterBasedFCM,FBFCM）" 在计算机辅助诊断中，医学图像处理扮演着至关重要的角色，其中肿瘤分割是一个关键的应用领域。为了提高图像分析的精确性，学者们不断探索和开发新的分割技术。FCM（Fuzzy C-Means）聚类算法作为模糊理论在图像分割中的典型应用，因其对复杂边界和不确定性的处理能力而在医学图像领域得到广泛应用。然而，传统的FCM算法存在一个明显的局限性，即它忽略了图像的空域信息，导致对噪声的敏感性和分割质量受到限制。 针对这一问题，张军贤和刘建国提出了一种改进的FCM算法，即Filter-Based FCM (FBFCM)。FBFCM通过引入空域滤波器对原始图像进行预处理，以减少噪声的影响并增强图像的局部特征。在这一过程中，他们修改了FCM的优化目标函数，使得滤波后的图像信息能有效引导模糊隶属度矩阵和聚类中心的更新。通过这种方式，FBFCM能够更好地适应噪声环境，提高图像分割的准确性。 实验部分，研究者使用实际的MRI脑肿瘤图像来验证新算法的效果。结果显示，FBFCM方法在脑肿瘤分割任务中表现出色，能够更准确地识别和分离肿瘤区域，提高了医学图像分析的精度和可靠性。 关键词：医学图像分割、空域滤波器、FCM聚类 该论文的研究工作对于医学图像处理领域的未来发展具有积极的推动作用，为空间信息集成到模糊聚类算法中提供了新的思路，有望在临床诊断和疾病检测中发挥重要作用。此外，该方法的创新性在于结合了空域滤波技术，这为处理类似噪声干扰的其他领域问题提供了借鉴。