期刊简介
本刊是国际医学物理学组织（ZOMP）的成员——中国医学物理学会会刊，是国内唯一全面涉及医学物理学各分支学科领域、国内外公开发行的专业性学术双月刊。读者对象是各大医院从事医学物理及相关人员、广大从事医学物理学学科研究的教学工作者以及医学物理学、生物物理学、生物工程学、医学和应用物理学等专业的工作者及博士、硕士研究生。
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首页>中国医学物理学杂志
- 杂志名称：中国医学物理学杂志
- 主管单位：南方医科大学
- 主办单位：南方医科大学;中国医学物理学会
- 国际刊号：1005-202X
- 国内刊号：44-1351/R
- 出版周期：双月刊
期刊荣誉：中国科学引文数据库来源期刊期刊收录：国家图书馆馆藏, 万方收录(中), 上海图书馆馆藏, 知网收录(中), 统计源核心期刊(中国科技论文核心期刊), CSCD 中国科学引文数据库来源期刊(含扩展版), 维普收录(中)
改进的K-均值聚类算法及其在脑组织分割中的应用
王晓飞；聂生东；王远军
关键词：SOM神经网络, K-均值聚类算法, 磁共振图像, 脑组织, 分割
摘要：目的:鉴于K-均值聚类算法易受初始聚类中心的影响,初始聚类中心不仅影响聚类速度,还可能使算法陷入局部极小值,得到错误的聚类结果,基于SOM神经网络,提出了一种改进的K-均值聚类算法并将其应用于脑实质分割.方法:首先,由SOM神经网络对图像进行初始聚类,得到k个聚类中心值;然后,以SOM神经网络获得的k个聚类中心值作为K-均值聚类算法的初始聚类中心对图像进行k-均值聚类,终获得图像的聚类分割结果.结果:基于SOM神经网络的K-means聚类算法的分割精度为0.9274,K-means聚类算法的分割精度为0.8649.结论:利用改进的K-均值聚类算法对磁共振脑部图像进行了分割实验,结果表明该算法有效改善了K-means聚类算法初始聚类中心选取的盲目性,使聚类结果更为准确、稳定,取得了比单一方法更好的分割结果.
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