用于脑肿瘤图像分割的深度证据FCM聚类方法
摘要:
本发明属于医学图像处理领域,提供了一种用于脑肿瘤图像分割的深度证据FCM聚类方法,解决了医学图像分割中不能很好地保留学习到的特征空间中数据生成分布的局部结构和边缘区域划分不清晰的技术问题。其技术方案为:包括以下步骤:S10、对脑肿瘤MRI图像进行预处理;S20、利用自编码器对输入脑肿瘤图像进行特征学习并实现降维;S30、运用三支策略分配出确定的和不确定的脑肿瘤图像分割区域;S40、运用粒舱和证据理论分配不确定的图像分割区域;S50、对深度聚类模型进行训练。本方案的有益效果为:可以有效的提取脑肿瘤图像特征、降低脑肿瘤图像分割的计算复杂性、改善聚类效果,有助于医生进行更准确的诊断和治疗规划。
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