it is fcm code for kidney segmentation

资 源 简 介

it is fcm code for kidney segmentation

详 情 说 明

FCM（模糊C均值聚类）是一种常用的图像分割算法，特别适用于医学影像中肾脏分割这类边界模糊的场景。

核心思路： 模糊聚类原理：与传统的K均值不同，FCM允许像素点以概率形式属于多个类，通过隶属度函数量化这种不确定性，更适合处理医学图像中器官边缘的灰度渐变特性。

肾脏分割适配： 预处理：通常需要对DICOM或MRI影像进行标准化，消除扫描设备差异 特征选择：灰度值作为主要特征，可结合空间坐标增强局部连续性 聚类数设定：肾脏场景一般设2类（前景肾脏+背景）或3类（包含过渡区域）

后处理优化： 原始FCM结果可能包含小噪点，需通过形态学操作（如开闭运算）或连通区域分析提取主肾脏区域

优势与挑战： 优势：无需先验形状模型，对轻度形变的肾脏适应性较强 挑战：需手动设定聚类数目，对重度灰度不均病例可能欠分割

扩展方向： 可与水平集方法结合提升边缘精度，或采用深度学习方法进行初始化