基于遗传算法的聚类分析在CT图像分割中的应用

计算机科学 ›› 2006, Vol. 33 ›› Issue (10): 186-188.

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基于遗传算法的聚类分析在CT图像分割中的应用

朱玲利李吉桂鲍苏苏

华南师范大学计算机学院,广州510631

出版日期:2018-11-17 发布日期:2018-11-17

ZHU Ling-Li, LI Ji-Gui, BAO Su-Su

Online:2018-11-17 Published:2018-11-17

摘要/Abstract

摘要： 针对CT医学图像的特点，本文将遗传算法与聚类分析两种工具相结合，应用到医学CT图像分割中。对K均值聚类做了简要分析和评论，在此基础上将遗传算法引入聚类分析中，利用遗传算法搜索的随机性和并行性，从而克服了K均值聚类的局部性和对初始聚类中心的敏感性；并且可以根据分割的要求，合理地调整聚类时的特征向量和权重。试验结果表明上述方法是可行的，达到了较好的分割效果。

关键词: 图像分割 K均值聚类遗传算法

Abstract: Aiming at the characteristic of medical images, this paper integrates genetic algorithm with clustering analysis and applies in medical CT image segmentation. K-means clustering is introduced and remarked firstly. On the basis of systematic analysis of cu

Key words: Image segmentation, K-means clustering, Genetic algorithm

朱玲利李吉桂鲍苏苏. 基于遗传算法的聚类分析在CT图像分割中的应用[J]. 计算机科学, 2006, 33(10): 186-188. https://doi.org/

ZHU Ling-Li, LI Ji-Gui, BAO Su-Su. [J]. Computer Science, 2006, 33(10): 186-188. https://doi.org/

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