Detta papper presenterar en ny fuzzy energiminimering metod för samtidig segmentering och biasfält uppskattning av medicinska bilder. Vi definierar först en objektiv funktion baserad på en lokal fuzzy - medel (FCM) kluster för bildintensiteten i ett område runt varje punkt. Sedan är denna objektiva funktion integrerad med avseende på grannskapets centrum över hela bilddomänen för att formulera en global fuzzy energi, som beror på medlemskap funktioner, ett biasfält som står för intensiteten inhomogenitet, och konstanterna som approximerar de verkliga intensiteterna i motsvarande vävnader. Därför uppnås samtidigt segmentering och partisk fältuppskattning genom att minimera den globala suddiga energin. Dessutom, för att minska inverkan av buller, den föreslagna algoritmen införliva rumslig information i medlemsfunktionen med hjälp av den rumsliga funktionen som är summan av medlemsfunktionerna i grannskapet av varje pixel som är under övervägande. Experimentella resultat på syntetiska och verkliga bilder ges för att visa den föreslagna algoritmens önskvärda prestanda.
Cui m.fl. REF tillämpade en lokal fuzzy klustering med rumslig information för att bilda ett mål för medicinsk bildsegmentering och partisk fältuppskattning för hjärn MR-bilder.
Localized FCM Clustering with Spatial Information for Medical Image Segmentation and Bias Field Estimation
{'venue': 'International Journal of Biomedical Imaging', 'journal': 'International Journal of Biomedical Imaging', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}