高斯混合模型融合SSC的脑部MR图像分割

摘要

针对脑补核磁共振图像分割问题,提出一种基于高斯混合模型融合半监督聚类方法.首先,从原始数据集随机选取MR图像切片;然后,利用k-均值算法聚类;最后,利用统计学和所得聚类的类标签信息完成分类.实验结果表明,该方法加快了收敛速 度.相比两种有监督高斯混合模型,该方法取得了更好的分割结果,且无需标记训练数据集.