文件名称:
快速自适应FCM与分类相结合的肺结节分割方法研究
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上传时间: 2021-03-24
详细说明:肺癌的计算机辅助诊断(CAD)的关键问题是快速,快速地分割病理改变的组织。 准确。 由于肺结节是肺癌的潜在表现,因此我们建议一种快速且自适应的肺基于FCM聚类和分类学习相结合的结节分割方法。 考虑中央像素和单个相邻像素之间的灰度相似性对模糊隶属度的贡献像素和中心像素与邻域之间的空间相似性,有效提高了收敛速度和自适应性算法的实验结果表明,该方法可以实现较准确的分割。 血管粘连,胸膜粘连和毛玻璃样混浊(GGO)肺结节比其他典型算法要好。
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