乳腺肿瘤分割：基于K均值聚类的MATLAB代码实现

最新推荐文章于 2025-12-04 20:27:53 发布
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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。

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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基于K均值聚类算法实现乳腺肿瘤分割 - Matlab代码分享
PixelNinja的博客
08-08 216
乳腺癌在女性中是常见的一种恶性肿瘤，及早诊断和治疗是非常重要的。本文将介绍使用K均值聚类算法实现乳腺肿瘤分割的方法，并分享Matlab代码。K均值聚类算法是一种无监督学习的聚类算法，它可以将样本点聚为K个簇。通过调整K值和聚类参数，我们可以得到更好的结果。接着，我们对图像进行灰度化、滤波和二值化等预处理操作，以提取出感兴趣的区域。然后，我们将这些像素点作为样本点进行K均值聚类。最后，我们将肿瘤组织的簇提取出来，作为乳腺肿瘤的分割结果。以上就是利用K均值聚类算法实现乳腺肿瘤分割的方法和Matlab代码。
基于K-means聚类算法的乳腺肿瘤图像分割
BUG？不存在的！
08-05 458
乳腺肿瘤是常见的恶性肿瘤之一，它的早期诊断和及时治疗对于患者的生存和生活质量至关重要。乳腺肿瘤图像分割技术能够帮助医生确定肿瘤的位置、大小和形状等关键信息，从而指导临床治疗和监测乳腺癌的进展情况。本文介绍了基于K-means聚类算法的乳腺肿瘤图像分割方法，并给出了相应的MATLAB实现代码。它通过将数据点划分为K个簇，使得同一簇内的数据点彼此之间的距离最小，不同簇之间的距离最大，从而实现对数据的聚类。对于每个数据点，计算其与每个聚类中心的距离，将该数据点划分到距离最近的聚类中心所在的簇中。
【图像分割】基于 K-means 聚类算法实现乳腺肿瘤图像分割含Matlab源码
Matlab_dashi的博客
05-28 785
1 简介 对图像进行颜色区域分割.将图像转换到CIE Lab颜色空间,用K均值聚类分析算法对描述颜色的a和b通道进行聚类分析;通过提取各个颜色区域独立成为单色的新图像,对图像进行分割处理.实验结果表明,在CIE Lab空间使用K—means聚类算法可以有效地分割彩色纺织品图像的颜色区域. ​ ​ 2 部分代码 clc clear close all %% dataset: for image=1:33 image Iref=dicomread(['RIDER...
【图像分割】基于Kmean聚类实现乳腺肿瘤分割附matlab代码
matlab_dingdang的博客
06-17 919
乳腺癌作为当今女性最普遍的癌症之一,已经成为严重危害女性健康的罪魁祸首.如何有效地提高乳腺癌的诊断,治疗,进而最大可能地减少损害,已经成为当今女性健康所面临的一个急需解决的问题.为此,乳腺肿瘤分割的准确与否,不仅为临床诊断及放射治疗方式的选择提供重要依据,而且直接关系到患者的治疗效果.故如何提高乳腺CT图像肿瘤的分割准确率一直是相关人员研究的重点. ​ 3 仿真结果 [1]范怀玉, 马军山. 基于MATLAB_GUI的超声乳腺肿瘤图像分割平台设计[J]. 软件, 2019, 40(6):4.部分理论引
【图像分割】基于聚类的乳腺肿瘤分割算法：k-means、模糊 c-means 和优化 k-means附matlab代码
Matlab_jiqi的博客
10-28 975
乳腺癌是全球女性最常见的恶性肿瘤之一，早期诊断对提高患者生存率至关重要。医学图像分析，特别是乳腺超声或 mammography 图像的分割，在辅助诊断中扮演着关键角色。准确分割出肿瘤区域能够帮助医生更有效地评估肿瘤大小、位置和形态，从而制定更精准的治疗方案。本文将探讨基于聚类的图像分割方法在乳腺肿瘤分割中的应用，重点比较k-means算法、模糊c-means算法以及优化后的k-means算法，并提供相应的Matlab代码示例。一、基于聚类的图像分割方法概述。
【图像分割】k-means、模糊c-means 和优化k-means聚类的乳腺肿瘤分割【含Matlab源码 8986期】
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10-29 802
k-means、模糊c-means 和优化k-means聚类的乳腺肿瘤分割 完整代码，包运行；可提供运行操作视频！适合小白！
【图像分割】基于matlab k-means、模糊c-means 和优化k-means聚类的乳腺肿瘤分割【含Matlab源码 8986期】
Matlab912100926的博客
05-17 878
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Matlab912100926的博客
01-15 1021
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42、基于模糊聚类均值法的数字化乳腺摄影增强乳腺癌诊断系统
kappa的博客
09-25 27
本文提出了一种基于模糊聚类均值（FCM）和人工神经网络（ANN）的数字化乳腺摄影增强乳腺癌诊断系统。该系统通过图像预处理、FCM算法分割肿瘤区域，提取10种纹理特征并进行归一化处理，最后利用ANN分类器实现良性和恶性病变的分类。实验在DDSM数据库的100张乳腺图像上进行，训练集65张，测试集35张，结果表明系统具有较高的诊断性能：准确性达97.1%，灵敏度为100%，特异性为93.3%。研究验证了FCM与ANN结合在乳腺癌CAD系统中的有效性，未来可拓展至其他医学图像诊断领域，并通过增加样本量和融合统计矩
基于聚类的乳腺肿瘤分割算法：基于聚类的乳腺肿瘤分割算法，使用：k均值，模糊c均值和优化的k均值（通过Cuckoo Search Optimization）-matlab开发
05-29
乳腺 MRI 图像中的肿瘤分割。 我在这个项目中使用了 RIDER 数据库。 用于图像分割的三种基于聚类的算法： 1- 模糊 c 均值 (FCM) 2-k-均值3-通过布谷鸟搜索优化（CSO）算法优化k-means
K 均值聚类算法的乳腺肿瘤图像分割matlab代码
11-26
在MATLAB中，你可以使用`kmeans`函数来进行乳腺肿瘤图像的分割。下面是一个简单的示例，假设你已经有了一个二维数组表示的图像数据`data`，并且你想将它分为两类（K=2）： ```matlab % 加载乳腺肿瘤图像数据（这里...
乳腺肿瘤图像分割的聚类算法与Matlab实现
资源摘要信息: "本资源旨在介绍如何使用Matlab实现基于聚类算法的乳腺肿瘤分割技术。具体来说，该资源包含了用于执行聚类分析和图像分割的核心算法代码以及一个乳腺成像数据集。通过这些代码和数据集，研究者和...
KNN分类器与K-means无监督聚类详解
Younai2021的博客
12-01 318
摘要：本文介绍了KNN分类器和KMeans聚类算法的原理与实现。KNN是有监督分类方法，通过计算新样本与K个最近邻样本的距离进行多数投票分类。KMeans是无监督聚类算法，通过迭代更新聚类中心将数据分成K个簇。文章提供了两种算法的Python实现代码：KNN通过欧氏距离和投票机制实现分类；KMeans通过随机初始化中心点、计算距离和重新计算中心点完成聚类。两种算法都展示了机器学习中距离计算的核心思想。
基于自适应分水岭和亲和传播聚类的彩色图像分割
ytttr873的博客
12-04 378
基于自适应分水岭和亲和传播聚类的彩色图像分割MATLAB实现，结合了两种算法的优势，能够有效处理复杂场景的图像分割问题。
【模式识别与机器学习（17）】惰性学习之分类聚类【2】：高级方法（分层方法、基于密度：DBSCAN、网格方法）与离群点分析
hiliang521的博客
12-02 779
【模式识别与机器学习（17）】聚类分析教程【2】：高级方法与离群点分析
【聚类算法】高维数据的聚类
RickyWasYoung的博客
12-04 36
设原本聚类数是4，目标聚类数也是4。
pyautocad 基于线段包围盒聚类
最新发布
misuseds的博客
12-04 54
【代码】pyautocad 基于线段包围盒聚类。
单细胞测序分析（五）降维聚类&数据整合
2401_89507557的博客
12-02 1032
FindNeighbors 函数用于计算数据集中每个细胞的 k 个最近邻居，并可选构建共享近邻图（SNN），通过计算每个细胞和其 k 个最近邻居之间的邻域重叠（Jaccard 指数）来实现。作为科研创新的一部分，我们还为用户提供免费的AI技术服务，帮助您在数据分析、预测建模等方面提升研究效率，为您的科研成果加速赋能。4.海量实用脚本资源：即拿即用，效率翻倍。计算资源：如果计算资源有限，RPCAIntegration 是一个高效的选择，而 scVIIntegration 适合在有 GPU 资源时使用。
Transport Delay模块的PLC实现(博途PLC SCL源代码)
RXXW_Dor的博客
12-01 56
一阶惯性+滞后系统建模(Easy系列PLC)基恩士PLC增量式PID。
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