關鍵詞：圖像分割 模糊c均值 粒子群優化 協方差距離 

摘要：目的:提出一種基于協方差距離和粒子群優化的模糊C均值(FCM)改進算法,以獲得高質量和高精度的醫學影像分割圖像。方法:采用空間信息和協方差距離構建像素隸屬度函數;采用粒子群優化算法計算目標函數參數;采用自動閾值法檢測錯誤分類像素,調整區域邊界;根據改進的FCM算法進行圖像分割。選用人工合成圖像和臨床實例圖像進行仿真試驗,圖像分割定量評價指標為假陰性率、假陽性率和分割錯誤率。結果:FCM改進算法獲得的分割圖像噪點最少,不同類區域邊界清晰可辨。圖像分割定量評價中,FCM改進算法獲得的平均假陰性率為0.89%~4.31%,假陽性率為5.37%~26.88%,錯誤率為1.78%~6.31%,均低于其他算法。結論:FCM改進算法能有效克服標準FCM算法局限性,獲得高質量和高精度的醫學影像分割圖像,具有較高的臨床應用價值。

中國醫學裝備雜志要求:

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{4}參考文獻按GB/T7714-2015《信息與文獻參考文獻著錄規則》采用順序編碼制著錄，依照其在文中出現的先后順序用阿拉伯數字加方括號標出。

{5}關鍵詞應具有代表性、專指性、規范性和可檢索性，一般為4～8個。

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