基于空间信息的FCM模型脑磁共振图像研究文献综述

脑磁共振图像(MRI)分割是医学图像处理领域的关键任务之一，在疾病诊断、手术规划和治疗评估中扮演着至关重要的角色。

模糊C均值聚类(FCM)算法作为一种经典的无监督学习方法，在脑磁共振图像分割中得到了广泛应用。

然而，传统的FCM算法仅考虑图像的灰度信息而忽略了空间信息，导致其对噪声和强度不均匀性敏感。

为了克服这些局限性，近年来涌现了大量基于空间信息的FCM模型，通过将空间信息融入聚类过程中，有效提高了分割的精度和鲁棒性。

本文回顾了基于空间信息的FCM模型在脑磁共振图像分割中的研究进展，首先介绍了FCM算法和空间信息的基本概念，然后重点阐述了不同类型的空间信息提取方法和融合策略，并对代表性的模型进行了详细分析和比较。

此外，本文还总结了该领域存在的挑战和未来的研究方向。

关键词：脑磁共振图像分割；模糊C均值聚类；空间信息；图像处理；医学图像分析

#1.1脑磁共振图像分割脑磁共振图像分割旨在将图像划分为多个具有特定解剖学或病理学意义的区域，例如灰质、白质、脑脊液和病变组织等。

准确的分割结果可以为临床诊断和治疗提供重要的依据。

#1.2模糊C均值聚类算法FCM是一种基于迭代优化的聚类算法，其基本思想是将每个像素分配到多个类别中，并通过最小化目标函数来不断更新每个像素属于各个类别的隶属度，最终实现图像分割。