关键词：图像分割 模糊c均值 粒子群优化 协方差距离 

摘要：目的:提出一种基于协方差距离和粒子群优化的模糊C均值(FCM)改进算法,以获得高质量和高精度的医学影像分割图像。方法:采用空间信息和协方差距离构建像素隶属度函数;采用粒子群优化算法计算目标函数参数;采用自动阈值法检测错误分类像素,调整区域边界;根据改进的FCM算法进行图像分割。选用人工合成图像和临床实例图像进行仿真试验,图像分割定量评价指标为假阴性率、假阳性率和分割错误率。结果:FCM改进算法获得的分割图像噪点最少,不同类区域边界清晰可辨。图像分割定量评价中,FCM改进算法获得的平均假阴性率为0.89%~4.31%,假阳性率为5.37%~26.88%,错误率为1.78%~6.31%,均低于其他算法。结论:FCM改进算法能有效克服标准FCM算法局限性,获得高质量和高精度的医学影像分割图像,具有较高的临床应用价值。

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