40、肺部 CT 图像结节检测与模糊聚类算法研究

肺部 CT 图像结节检测与模糊聚类算法研究

1. 肺部 CT 图像增强与分割方法对比

在肺部疾病诊断中，CT 图像的增强和分割是关键步骤。研究人员使用五组不同的肺部 CT 图像，对五种不同的增强和分割方法进行了对比。

1.1 图像增强方法

在图像增强方法的性能评估中，Gamma 校正表现出色。以图像 1 为例，Gamma 校正的均方误差仅为 46.26。这表明在增强图像质量方面，Gamma 校正能够有效减少误差，提升图像的清晰度和细节。

1.2 图像分割方法

在五种分割方法的比较中，分水岭算法展现出较高的准确性。对于图像 1，其分割准确率达到了 93.02%。这意味着分水岭算法在将肺部结节从 CT 图像中准确分割出来方面具有显著优势。

方法类型	具体方法	图像 1 表现
图像增强	Gamma 校正	均方误差 46.26
图像分割	分水岭算法	准确率 93.02%

早期诊断肺部结节对于提高肺癌患者的生存率至关重要。未来，可以选择更强大的算法，并应用各种方法来提取肺部结节检测、肺癌预测和分类所需的特征。

2. 模糊聚类算法概述