融合先验信息的脑功能图像分割

摘要

基于静息态功能磁共振图像(fMRI)的脑功能区分割广泛采用K均值聚类和谱聚类等无监督聚类算法.但这些算法对图像噪声较为敏感,可能会产生不可靠的脑区分割结果.文中提出了一种融合先验信息的半监督聚类算法,可以可靠地确定各子区间的边界,从而得到稳定的分割结果.提出的方法对人类右侧大脑的Broca区(BA44/45区)进行分割验证,实验结果表明,文中的方法不仅得到了可靠的功能子区边界,而且获得了较高的个体间一致性.