【图像分割】基于自适应正则化核函数模糊C均值聚类ARKFCM磁共振图像中分割脑组织附Matlab代码

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🔥 内容介绍

本论文针对磁共振图像（MRI）脑组织分割中存在的噪声干扰、灰度不均匀等问题，提出基于自适应正则化核函数模糊 C 均值聚类（ARKFCM）的分割方法。通过引入自适应正则化核函数对传统模糊 C 均值聚类（FCM）算法进行改进，有效增强算法对图像噪声和灰度不均匀性的鲁棒性，实现对脑组织的精准分割。详细阐述 ARKFCM 算法原理、模型构建及参数优化过程，并利用临床 MRI 数据进行实验。结果表明，相较于传统 FCM 算法及其他改进算法，本方法在分割精度和抗干扰能力上具有显著优势，能够为医学诊断和脑部疾病研究提供可靠的图像分析基础。

一、引言

1.1 研究背景与意义

磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging，MRI）凭借其高软组织分辨率、无辐射等优点，在脑部疾病诊断、神经科学研究等领域广泛应用 。准确分割 MRI 图像中的脑组织，如灰质、白质和脑脊液等，有助于医生更清晰地观察脑部结构，为疾病诊断、治疗方案制定以及病情监测提供重要依据 。例如，在脑肿瘤诊断中，精确的脑组织分割能够准确界定肿瘤边界，辅助医生判断肿瘤的性质和发展阶段 。然而，MRI 图像常受噪声干扰、灰度不均匀等因素影响，使得传统分割方法难以获得理想效果，因此，研究高效、准确的 MRI 脑组织分割方法具有重要的临床意义和应用价值。

1.2 国内外研究现状

国内外学者在 MRI 脑组织分割方面开展了大量研究工作。传统方法如阈值分割、区域生长等，原理简单但对复杂图像适应性差，分割精度较低 。基于聚类的方法中，模糊 C 均值聚类（Fuzzy C-Means，FCM）算法因其能够处理图像的模糊性和不确定性，在图像分割领域得到广泛应用 。但 FCM 算法对噪声和灰度不均匀性敏感，易导致分割错误。为解决这一问题，许多改进算法被提出，如基于空间信息的 FCM 算法（FCM - S1），通过引入邻域像素信息增强算法抗噪能力 ；基于核函数的模糊 C 均值聚类（KFCM）算法，利用核函数将数据映射到高维空间，改善聚类效果 。然而，这些算法在处理复杂 MRI 图像时仍存在一定局限性，如参数难以自适应调整、对灰度不均匀性处理不够理想等 。近年来，一些基于深度学习的方法，如卷积神经网络（CNN）在 MRI 脑组织分割中取得了较好成果 ，但深度学习方法存在模型复杂、需要大量标注数据等问题。因此，探索更有效的改进聚类算法，对提高 MRI 脑组织分割精度具有重要意义。

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2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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