FCM和稀疏场水平集用于分割医学图像分割

资 源 简 介

FCM和稀疏场水平集用于分割医学图像分割

详 情 说 明

在医学图像分析领域，图像分割是核心任务之一，而FCM（模糊C均值聚类）结合稀疏场水平集的方法为解决这一挑战提供了创新思路。该方法通过融合两种技术的优势，显著提升了复杂医学结构的分割精度。

FCM算法作为经典模糊聚类方法，通过计算像素与类中心的隶属度实现软分类，特别适合处理医学图像中常见的灰度不均匀和边界模糊问题。其核心在于迭代优化目标函数，使相似像素动态聚拢，同时保留组织过渡区域的不确定性信息。

稀疏场水平集则革新了传统水平集方法的计算效率。通过仅对零水平集邻域进行窄带计算，将复杂度从O(N³)降至O(N²)，同时采用符号距离函数的稀疏表示，在保持演化曲线拓扑自由度的前提下，大幅降低内存消耗。这种特性使其能高效处理三维医学体数据。

二者结合的关键在于：FCM提供初始概率分布图作为水平集演化的先验约束，而稀疏场水平集通过偏微分方程迭代细化边界，最终实现亚像素级的分割精度。这种混合策略既克服了单纯聚类方法边界粗糙的缺点，又避免了传统水平集对初始轮廓敏感的局限，在脑部MRI、肺部CT等模态中展现出优越性能。

该技术的创新点在于将模糊聚类的全局统计特性与几何活动轮廓的局部自适应能力相结合，尤其适合存在部分容积效应或低对比度的医学图像，为后续病灶定量分析奠定了可靠基础。