乳腺肿瘤分割：基于K均值聚类的MATLAB代码实现

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于 2023-09-12 06:13:58 发布

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文章标签：均值算法聚类 matlab Matlab

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本文介绍了如何使用MATLAB进行乳腺肿瘤分割，通过K均值聚类将图像像素分为肿瘤区域和正常组织。代码示例包括图像预处理、聚类操作及分割结果展示。实际应用可能需要更多复杂步骤和参数调整。

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乳腺肿瘤分割：基于K均值聚类的MATLAB代码实现

乳腺肿瘤分割是医学影像处理中的重要任务，它有助于医生准确诊断乳腺肿瘤并制定有效的治疗方案。在本文中，我们将介绍如何使用MATLAB编写基于K均值聚类的乳腺肿瘤分割算法，并提供相应的源代码。

K均值聚类是一种无监督学习方法，常用于将数据分割成不同的类别。在乳腺肿瘤分割中，我们可以将乳腺图像像素划分为肿瘤区域和正常组织区域。下面是使用MATLAB实现乳腺肿瘤分割的代码示例：

% 读取乳腺图像
image = imread('breast_image.jpg');

% 将图像转换为灰度图像
grayImage = rgb2gray(image)

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