基于形态学多尺度修正的模糊C均值脑肿瘤分割方法

摘要

针对脑部核磁共振成像(MRI)图像因噪声、灰度不均匀、组织结构复杂及边界模糊不连续等造成肿瘤难以准确分割的问题,提出一种基于形态学多尺度修正的模糊C均值(FCM)聚类分割方法.首先根据邻域统计信息引入控制参数用于区分邻域中的噪声点、边缘点和区域内部点,结合空间位置信息建立像素与结构元素大小之间的函数关系;然后利用不同大小的结构元素对图像中不同类型像素进行形态学闭运算,消除对应于局部极小值的噪声干扰和非规则细节,而目标部分的区域轮廓位置基本保持不变;最后在修正基础上进行FCM聚类分割,避免FCM陷入局部极优和误分类,同时保持区域轮廓准确定位.与标准FCM、核FCM(KFCM)、遗传FCM(GFCM)、模糊局部信息C均值(FLICM)等改进方法以及专家手工勾画结果进行了对比,实验结果表明,该方法的过分割率和欠分割率较低,且与标准分割的相似度指数和JS值均较高,具有较好的分割效果.