一种智能的MRI图像分割系统设计

海量MRI数据图像的分割是医学界的难题,速度、抑噪和智能性是它的三大瓶颈,许多分割算法都有这方面的缺陷,如EM、CM和FCM。文章考察分析了这些分割算法在这些方面的缺陷症结,针对这些缺陷改进了算法。常用FCM分割算法抑制噪声性能较差,主要原因是特征参数取值问题,通过特征值加权修正可以得到有效的控制;加权FCM算法如果约束条件太苛刻就很容易缺乏鲁棒性,通过放松归一化条件改进算法,实验表明具有良好的智能性;海量结构数据分割如果由像素点遍历将很耗时,也无法满足实时实际系统。通过建模、变换,设计了一个比较快的分割系统内核,最后构建了一个抑噪、智能而又快速的分割系统。