MATLAB实现的脑部CT图像分割系统：融合模糊C均值聚类与水平集方法

资 源 简 介

本MATLAB项目开发了一种先进的脑部CT图像分割系统，集成模糊C均值聚类与水平集方法，实现了从预处理到边界精细化的一体化分割流程。系统通过FCM获取初始分割结果，再利用水平集方法优化边界精度。

详 情 说 明

基于模糊C均值聚类与水平集方法的脑部CT图像分割系统

项目介绍

本项目实现了一个先进的脑部CT图像分割系统，结合模糊C均值聚类(FCM)与水平集方法，专门用于医学图像分析。系统能够对脑部CT图像进行精确分割，识别灰质、白质等关键组织区域，并有效处理噪声干扰和边界模糊问题。本方案首先通过FCM算法提供初始分割，再利用水平集方法进行边界精细化，在医学图像分析领域具有重要的应用价值。

功能特性

• 智能分割流程：采用FCM聚类与水平集演化的双阶段分割策略
• 多格式支持：支持DICOM医学图像格式及JPEG、PNG等标准图像格式
• 参数可配置：提供聚类数目、迭代次数等关键参数的可调节接口
• 量化评估：自动生成分割精度评估报告（Dice系数、Jaccard指数等）
• 可视化输出：提供分割结果图、边界轮廓叠加图等多种可视化形式
• 统计功能：输出各组织区域的面积、周长等量化统计信息

使用方法

输入要求

• 图像规格：512×512像素分辨率，16位灰度深度
• 输入格式：DICOM、JPEG或PNG格式的脑部CT图像
• 可选输入：初始种子点位置（用于水平集初始化）

基本操作流程

1. 准备符合要求的脑部CT图像
2. 设置算法参数（聚类数目c=3，对应背景、灰质、白质）
3. 运行主程序进行图像分割
4. 查看输出结果：分割图像、可视化结果、统计报告

参数配置

主要算法参数包括：

• 聚类数目（默认c=3）
• 水平集迭代次数
• 收敛阈值

用户可根据具体图像特性调整相应参数

系统要求

软件环境

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 统计学和机器学习工具包

硬件建议

• 内存：4GB以上
• 存储空间：1GB可用空间
• 显示器分辨率：1920×1080或更高（用于最佳可视化效果）

文件说明

主程序文件整合了完整的图像分割流程，其核心功能包括图像预处理、模糊聚类分析、水平集演化计算、结果可视化以及精度评估。该文件实现了从原始图像输入到最终分割结果输出的全过程自动化处理，确保用户只需简单配置即可获得专业级的分割效果。