偏差校正模糊c-均值聚类（BCFCM）

资 源 简 介

偏差校正模糊c-均值聚类（BCFCM）

详 情 说 明

偏差校正模糊c-均值聚类（BCFCM）是一种针对医学图像分析优化的聚类算法。传统模糊c-均值（FCM）在存在噪声或强度不均匀性时性能下降，而BCFCM通过双路径建模解决了这一痛点：

噪声补偿机制 通过引入鲁棒性权重函数，降低离群像素对聚类中心的干扰，尤其适用于MRI等易受噪声影响的成像数据。

偏差场校正模块 采用低阶多项式模型拟合图像中的强度不均匀场（如磁场不均匀导致的亮度渐变），在聚类迭代过程中同步更新偏差场参数，实现动态校正。

双不确定性协同优化 噪声权重与偏差场估计在目标函数中形成耦合项，通过交替最小化策略同时处理两种干扰源，相比传统先校正后聚类的方法具有更高精度。

典型应用场景包括脑组织分割、肿瘤区域识别等医学图像分析任务，其优势在于直接处理原始数据中的物理失真，避免预处理步骤引入的信息损失。最新改进方向包括结合深度学习的自适应参数调整和三维体数据扩展。