基于改进FCM的MRI人脑医学图像分割MATLAB应用

资 源 简 介

本项目通过实现并改进模糊C均值聚类(FCM)算法，对MRI人脑图像进行高效分割。程序包括图像预处理（去噪与对比度增强）及优化后的像素聚类，以区分灰质等脑组织。使用MATLAB实现，适用于医学图像分析研究。

详 情 说 明

基于改进FCM的MRI人脑医学图像分割系统

项目介绍

本项目实现了一种基于改进模糊C均值聚类(FCM)算法的MRI人脑医学图像分割系统。该系统能够对输入的MRI人脑图像进行预处理、精确分割和后处理，将图像像素划分为不同脑组织类别（如灰质、白质、脑脊液等）。通过算法优化和参数调整，显著提升了分割的准确性和鲁棒性。

功能特性

• 图像预处理：包括去噪和对比度增强，提升图像质量
• 改进FCM分割：优化聚类算法，提高分割精度
• 多格式支持：支持DICOM、NIfTI、JPEG、PNG等常见医学图像格式
• 结果评估：提供分割精度、Jaccard系数、Dice系数等评估指标
• 结果可视化：生成边界叠加显示和3D重建效果图

使用方法

1. 准备输入的MRI人脑图像（灰度图像，建议大小为256x256或512x512像素）
2. 运行主程序文件
3. 选择输入图像文件
4. 设置分割参数（如聚类数目、最大迭代次数等）
5. 查看分割结果和评估指标
6. 保存分割图像和结果报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 图像处理工具箱
• 至少4GB内存
• 支持常见图像格式的读取和写入

文件说明

主程序文件整合了系统核心功能，包括图像读取与验证、预处理操作、改进的模糊C均值聚类分割算法、后处理优化、分割效果评估计算以及结果可视化输出等模块，提供了完整的图像处理流程和用户交互界面。