基于粗糙集属性约减的医学图像分割研究.pdf

第十二届全国图象图形学学术会议 基于粗糙集属性约减的医学图像分割 张永1马华1贾桂霞2 corn) 摘要： 医学图像分割一直是医学图像处理、分析巾的经典难题和研究热点。分割过程中，存在图像特征空 间维数过岛、需处理的数据量A大等问题。为此，利用粗糙集理论中知识约简的思想，对图像岛维特征空间进 行降维．在降低数据量的基础上提高算法分割图像的速度。粗糙集只能处理离散化数据，故需事先对图像数据 进行离散化。文中先利用基丁类别属性相互依赖度最大的慷则对磁共振图像特征数据离散化，冉将粗糙集中基 十不可分辨关系的属性约简方法和基于逻辑运算的推理方法相结合，对罔像特征集进行优化选择和约减，最 后用模糊C．均值算法对属性约减后的数据进行聚类分割。该方法能够找n|有效特征集，使图像特征空间的维 数减少1半多，罔像分割速度提高了2倍多。实验表明，该方法是有效的和实用的。 关键词： 粗糙集：属忡约减：模糊c一均值：图像分割：磁共振成像(MRI) Medical Basedon ImageSegmentationRough Set AttributeReduction Guixia2 Hual，Jia ZhangYon91，Ma and (1 Science CollegeofComputer PolyteehjlicalCollege．Lanzhou730050；mahual973@163COlft) In been and Abstract：recent has well inmedical years，medicalimagesegmentation developed imageprocessinganalysis A isoften exists dimensionsin feature the themethod encountered，which problem over-high image space．Sopaperemployed of set reductiontodecreasedimensionsformedical with feature ordertO rough high—dimensionspace，in knowledge images cutdown dataand Becauseabs打actdataand were in image speedupimagesegmentationalgorithm only conceptsprocessed datawerediscretizedinadvance．Inthis resonance were roughset，image paper,magneticimage(MRI)datafirstlydiscetized， thebasisoftheruleofclass-attribute maximumThen set forfeatureselectionand On interdependence roug