基于图模型的医学图像聚类算法 - 软件学报201314
基于元学习框架的医学图像分类算法研究
摘 要在医学图像中，组织切片图像中密集分布的微血管是判别肿瘤生长和恶性程度的重要特征。
针对微血管医学图像分类任务的分类算法对医疗诊断有着重要的辅助作用。
同时，皮肤癌作为全球最常见的癌症，通常是通过皮肤表层的色素和纹理来诊断皮肤病变类型。
但是，由于皮肤病理类型的种类多，且病理特征较为复杂，往往需要经过专业培训的医学工作者才能完成诊断工作。
因此，有效的自动化皮肤病理检测算法可以在很大程度上缓解皮肤病变诊断中所需的人力资源。
然而，利用深度神经网络处理图像分类任务往往需要大量样本参与训练。
但在医学领域中，很难满足深度学习所需的大量数据。
同时，基于大规模数据的深度学习网络模型泛化性弱，很难在短时间内适应新的分类任务。
因此，本文提出以元学习框架为基础对医学图像分类问题展开分析，主要研究内容为以下三个方面：1.研究和分析了医学图像的预处理方法。
本文根据微血管图像对于颜色特征的敏感性，采用基于单对抗神经元（Single Opponent，SO）的特征提取算法对其进行图像的预处理。
针对皮肤病理图像的照度异常问题对病理区域特征产生的消极影响，本文采用自适应环绕调制（Adaptive Surround Modulation，ASM）的色彩恒常化算法进行照度的校正。
同时，由于皮肤病理图像样本数量严重不均衡，采取结合基于图像处理的数据增强和条件生成对抗网络（Conditional Generative Adversarial Nets，CGAN）等方法扩充医学图像数据集。
再利用最大熵方法筛除冗余样本，最终实现数据的均衡化处理。
2.研究和分析了用于医学图像分类的元学习算法。
利用与模型无关的元学习算法（ModelAgnostic MetaLearning，MAML）中元学习器的训练分类样本来优化的环形互相关滤波模板对分类器的预测结果进行多批次投票，最终得到优化的医学图像分类结果。
同时，根据MAML网络结构，提出改进方案，通过加入卷积层，非线性层和改进池化方式提升元学习分类器的分类效果。
基于聚类算法的医学影像分析技术研究
基于聚类算法的医学影像分析技术研究随着现代医学科技的不断发展，医学影像的技术也得到了显著地提升。
以计算机辅助技术为代表的医学影像处理技术，在过去的几十年里迅速地发展起来，为医学影像的分析、处理和诊断提供了重要的帮助。
其中聚类算法作为一种常见的处理方法，在医学影像领域也得到了广泛的应用。
在本文中，将介绍基于聚类算法的医学影像分析技术研究的相关内容。
第一部分：聚类算法在医学影像处理中的应用聚类算法作为一种无监督学习方法，其主要目的是将一组数据划分为多个不同的类别，每个类别中的数据具有相似的特征。
在医学影像分析中，聚类算法主要应用于影像分割、特征提取、分类和医学诊断等领域。
其中，影像分割是指将医学影像中的像素点划分到不同的区域或分割结果中，以实现对不同类型组织的区别。
聚类算法在影像分割领域中的最常用方法是K-means算法。
这种方法可以将影像中的像素点划分为多个不同的类别，每个类别中的像素点具有相似的灰度值或颜色。
通过K-means算法分割的影像可以更直观地观察影像中不同区域的特征和变化。
此外，聚类算法还可用于特征提取和分类。
在医学影像的特征提取中，聚类算法可以帮助从复杂、庞大且不同的影像数据中提取出有用的特征。
在医学影像的分类中，聚类算法可以帮助对某些病理情况进行分类和诊断。
第二部分：基于聚类算法的医学影像分析技术的研究基于聚类算法的医学影像分析技术研究主要包括以下几个方面：1. 基于协同聚类算法的医学影像分割技术研究协同聚类算法是一种较新的聚类算法，它将传统的聚类算法和协同过滤算法相结合，可以在处理大型高维度数据集时提高聚类分析的准确性和鲁棒性。
在医学影像分割中，协同聚类算法可以准确地将影像中的异质性分布区域分离出来，从而为医生提供更准确的诊断结果。
2. 基于支持向量机聚类算法的医学影像分类技术研究支持向量机聚类算法是一种基于支持向量机模型的聚类算法。
它可以在高维度数据集中进行快速分类和聚类分析，并且对数据的局部和全局特征都比较敏感。
聚类与分类算法在医学影像处理中的应用研究
聚类与分类算法在医学影像处理中的应用研究一、介绍聚类与分类算法是机器学习领域中的两个基础算法。
在医学影像处理中，聚类算法和分类算法也得到了广泛的应用。
本文将探讨聚类算法和分类算法在医学影像处理中的应用研究。
二、聚类算法在医学影像处理中的应用聚类算法是一种无监督学习算法。
在医学影像处理中，聚类算法可以用于图像分割、病灶检测和信号处理等领域。
2.1 图像分割图像分割是将一幅图像分成多个区域的过程。
聚类算法在图像分割中的应用主要有两种方法：基于成像区域的聚类和基于像素的聚类。
基于成像区域的聚类是采用相邻像素的聚类来构建区域。
根据这种方法，可以将图像分为多个区域，每个区域包含相邻的像素。
这种方法可以快速分割图像，但结果可能会受到目标大小和形状等因素的影响。
基于像素的聚类是对图像中的每个像素进行聚类，将相似像素放在一起。
这种方法可以更准确地确定图像中的不同区域，但需要更多的计算资源。
2.2 病灶检测聚类算法还可以应用于病灶检测。
医学影像通常包含病灶区域和健康区域。
聚类算法可以对影像进行分类，找出病灶区域，并在病灶区域中定位病灶。
2.3 信号处理聚类算法还可以在医学信号处理中应用，例如心电图信号分割。
心电图信号通常包含多条波形，聚类算法可以对这些波形进行分类，识别出每个波形。
三、分类算法在医学影像处理中的应用分类算法是将数据分成不同类别的过程。
在医学影像处理中，分类算法可以用于疾病诊断和病灶检测等领域。
3.1 疾病诊断分类算法可以用于对医学影像进行分类，例如将头部CT影像分类为正常或异常。
分类算法可以通过学习和训练来确定影像中的不同特征，并生成用于诊断的分类器。
3.2 病灶检测在医学影像中，病灶通常比周围组织更暗或更亮。
分类算法可以利用这些特征来识别影像中的病灶，并生成病灶检测器。
四、总结聚类算法和分类算法在医学影像处理中得到了广泛的应用。
聚类算法可以用于图像分割、病灶检测和信号处理等领域；分类算法可以用于疾病诊断和病灶检测等领域。
基于深度学习的医学图像分析算法
基于深度学习的医学图像分析算法随着人工智能技术的革新和计算机算力的提升，以及大量医学图像数据的积累，深度学习在医学图像分析领域的应用日益广泛。
基于深度学习的医学图像分析算法被广泛应用于医学影像诊断、疾病预测、药物研发等领域。
一、基于深度学习的医学图像分析算法概述在传统的医学图像分析算法中，通常需要人工定义特征，并进行复杂的数学计算，以达到对医学图像的分析和诊断。
而基于深度学习的医学图像分析算法则是通过训练神经网络，使得神经网络自动学习医学图像中的特征，并实现对医学图像的自动分析和识别。
基于深度学习的医学图像分析算法主要包括：卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）、循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）和生成式对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）等。
其中，CNN是基于深度学习的常见算法之一，通过多层神经元处理图像，提取出各类形态、纹理和边缘等特征，从而对医学图像进行快速、准确的特定疾病诊断。
二、基于深度学习的医学图像分析算法在医疗领域的应用基于深度学习的医学图像分析算法在医疗领域的应用非常广泛，涵盖了影像诊断、辅助诊断、药物研发、疾病预测等多个方面。
1.影像诊断深度学习算法可以准确地识别不同类型的医疗图像，例如CT图像、MRI图像、X线图像等，这将有助于医生在诊断过程中做出更精确的判断。
2.辅助诊断通过利用深度学习算法对医学图像进行分析，可以帮助医生发现一些我们肉眼无法察觉的细节。
比如在乳腺癌筛查中，深度学习算法可以发现不同形态的肿块，并提高诊断的准确率。
3.药物研发深度学习算法可以根据药物分子结构或已有数据，预测药物分子的活性、亲和力等性质，同时大大提高了药物研发的效率。
4.疾病预测根据人类基因组学数据和病人的临床数据，深度学习算法可以对一些常见疾病进行预测，这对于疾病的早期预防和治疗有着巨大的意义。
聚类算法在医学图像分析中的应用研究
聚类算法在医学图像分析中的应用研究近年来，随着医学图像获取技术的不断进步和大规模图像数据的积累，聚类算法作为一种有效的数据分析方法，被广泛应用于医学图像分析中。
聚类算法能够根据医学图像中的某些特征，将相似的图像样本聚集在一起，从而为临床医生和研究人员提供更多的信息，辅助诊断和治疗。
本文将探讨聚类算法在医学图像分析中的应用研究，并介绍其中的一些典型方法和成果。
首先，聚类算法在医学图像中常用于病灶分割和图像分类。
在病灶分割方面，聚类算法可以根据病灶的特征（如形状、纹理、颜色）将其与正常组织进行区分，从而实现准确的病灶分割。
例如，在乳腺X射线图像分析中，聚类算法被用于检测和分割乳腺肿瘤。
通过聚类算法，可以将图像中的肿瘤区域与正常的乳腺组织分离，并对肿瘤的大小、形状和位置进行准确的定量分析。
其次，聚类算法还被广泛应用于医学图像的图像分类任务。
医学图像通常包含多个类别，例如，肺部CT图像中常见的类别有正常肺组织、结节、肿瘤等。
聚类算法可以将医学图像根据其特征分为不同的类别，实现自动分类和识别。
例如，在皮肤病图像中，聚类算法可以根据图像的纹理和颜色特征将不同类型的皮肤病分类，从而辅助医生进行病情诊断和治疗决策。
这些分类结果可以帮助医生确定合适的治疗方案，提高疾病的诊断准确性和治疗效果。
除了病灶分割和图像分类，聚类算法在医学图像中还具有其他重要的应用。
例如，在肺癌筛查中，聚类算法可以将大量的肺部CT图像根据其肿瘤发展的不同阶段进行分组，帮助医生判断肺癌的发展情况。
此外，聚类算法还可以在脑电图（EEG）信号分析中用于检测癫痫发作。
通过对脑电图信号进行聚类分析，可以识别出癫痫发作的特征，为癫痫病患者提供准确的诊断和治疗建议。
在实际的医学图像分析中，聚类算法的性能和效果往往受到多个因素的影响。
首先，特征选择是影响聚类算法性能的重要因素之一。
不同的特征选择策略会对聚类结果产生显著影响。
例如，在乳腺肿瘤检测中，选择合适的纹理和形状特征可以有效提高肿瘤的检测准确性。
医学图像处理与分析中的图模型算法研究
医学图像处理与分析中的图模型算法研究医学图像处理与分析是现代医学领域中的重要研究方向之一。
随着计算机科学和人工智能技术的迅猛发展，图模型算法在医学图像处理与分析中的应用越来越受到重视。
本文将介绍一些常用的图模型算法，并探讨其在医学图像处理与分析中的应用。
一、图模型算法简介图模型算法是一种基于图论的数学模型，它以图为基本数据结构，将现实世界中的事物和关系用节点和边来表示。
常用的图模型算法包括图像分割、图像配准、图像分类和图像重建等。
这些算法能够有效地处理医学图像数据，提取有用的信息，并帮助医生做出准确的诊断。
二、图模型算法在医学图像分割中的应用医学图像分割是将图像中的不同组织和结构分割出来的过程。
传统的基于像素的分割方法面临着边界不清晰、噪声干扰等问题。
而图模型算法通过将图像转化为图来处理，可以更好地捕捉像素之间的关系。
例如，基于图的分割方法可以利用图的最小割算法，将图像分割为具有不同颜色或纹理的不同区域。
这样的分割结果对于肿瘤检测、器官定位等有很大的帮助。
三、图模型算法在医学图像配准中的应用医学图像配准是将多个医学图像在空间上进行对齐的过程。
图模型算法可以通过建立医学图像之间的图结构，进行点对点或区域对应的匹配。
例如，基于图的配准方法可以通过优化图的节点之间的空间关系，实现多模态医学图像的配准。
这样的配准结果对于疾病的定量分析、手术导航等具有重要的意义。
四、图模型算法在医学图像分类中的应用医学图像分类是将医学图像按照某种标准进行分类的过程。
传统的基于特征的分类方法往往需要手工提取特征，而图模型算法可以利用图的结构信息进行自动学习。
例如，基于图的分类方法可以通过图的节点和边的属性来表示医学图像的特征，然后利用分类器进行分类。
这样的分类方法对于病变识别、病理分级等具有重要的应用价值。
五、图模型算法在医学图像重建中的应用医学图像重建是从数据中恢复出高质量的图像的过程。
传统的重建方法往往需要进行数学建模，并以此进行重建。
医学研究中的医学图像分析算法
医学研究中的医学图像分析算法医学图像分析算法是医学研究中的重要组成部分，它利用计算机科学和图像处理技术，对医学图像进行分析和解读，为医生提供准确的诊断和治疗方案。
本文将介绍医学图像分析算法的基本原理、应用领域和发展趋势。
一、基本原理医学图像分析算法的基本原理是将医学图像转化为数字信号，并利用计算机进行处理和分析。
医学图像可以是X射线、CT扫描、MRI等，这些图像包含丰富的医学信息，但需要通过算法进行提取和解读。
医学图像分析算法主要包括图像预处理、特征提取和分类识别等步骤。
图像预处理是对原始医学图像进行去噪、增强和几何校正等操作，以提高图像质量和准确性。
特征提取是从预处理后的图像中提取出有用的信息，如边缘、纹理和形状等特征。
分类识别是将提取的特征与已知的医学图像进行比较和匹配，从而实现疾病的诊断和分类。
二、应用领域医学图像分析算法在医学研究中有广泛的应用领域，以下是其中几个典型的应用：1. 诊断与治疗：医学图像分析算法可以帮助医生对肿瘤、心脏病、脑部疾病等进行准确的诊断和治疗。
通过对医学图像的分析，医生可以了解病变的位置、大小和形态等信息，从而制定出个性化的治疗方案。
2. 医学研究：医学图像分析算法在医学研究中起到了重要的作用。
通过对大量的医学图像进行分析和比较，研究人员可以发现疾病的规律和特征，为新药的研发和治疗方法的改进提供科学依据。
3. 医学影像管理：医学图像分析算法可以用于医学影像的管理和检索。
通过对医学图像的特征提取和索引，可以快速准确地找到需要的医学图像，提高医疗工作效率。
三、发展趋势随着计算机技术和医学影像设备的不断进步，医学图像分析算法也在不断发展和完善。
以下是医学图像分析算法的发展趋势：1. 深度学习：深度学习是近年来医学图像分析领域的热点技术。
通过构建深度神经网络模型，可以实现对医学图像的自动特征提取和分类识别，提高诊断的准确性和效率。
2. 多模态融合：多模态融合是将不同类型的医学图像进行融合分析的方法。
聚类算法在医学影像分析中的应用示范
聚类算法在医学影像分析中的应用示范随着医学影像技术的不断发展，医学影像数据的增长速度迅猛，如何从庞大的医学影像数据中挖掘出有用的信息成为一个重要的问题。
聚类算法作为一种常用的无监督学习方法，已经得到广泛应用，尤其在医学影像分析中具有重要的应用价值。
本文将通过介绍聚类算法在医学影像分析中的应用示范，探讨其在该领域中的具体作用和潜在应用前景。
首先，聚类算法在医学影像中的应用示范之一是疾病分类。
医学影像数据中常包含大量的病例图像，利用聚类算法可以将这些图像按照其特征分为不同的簇。
通过对不同簇的研究，可以发现不同疾病之间的共同特征和差异，从而为临床医生提供更准确的诊断和治疗方案。
以肺癌为例，研究者可以利用聚类算法对肺癌患者的CT图像进行聚类，将不同的病灶分为不同的簇，进而研究簇与疾病之间的关系，为疾病的早期诊断和治疗提供有力支持。
其次，聚类算法还可以用于医学影像中的异常检测。
在正常情况下，医学影像数据呈现一定的规律和模式，但在某些疾病或异常情况下，医学影像数据中可能存在与之不符的特征。
利用聚类算法，可以将正常和异常的影像数据分成两个簇，通过对异常簇的研究，可以发现潜在的疾病风险和异常情况，提前进行干预和治疗。
例如，在脑部影像中，聚类算法可以帮助发现脑出血、脑梗塞等异常情况，从而及时采取措施进行治疗，减少患者的风险和痛苦。
另外，聚类算法还可以在医学影像中进行图像分割。
图像分割是医学影像分析中的重要任务之一，它可以将医学影像数据划分为不同的区域或结构，从而使医生能够更清晰地观察和分析。
聚类算法可以通过将图像中的像素分为不同簇来实现图像分割，从而减少主观性和主观偏差，使分割结果更加客观和准确。
例如，在乳腺X光摄影中，聚类算法可以帮助将乳房图像分为正常组织、肿瘤和乳腺囊肿等不同结构，帮助医生进行乳腺疾病的诊断和治疗。
此外，聚类算法还可以在医学影像中进行特征选择和特征提取。
医学影像数据通常具有复杂的高维特征空间，利用聚类算法可以从中提取出对疾病诊断或治疗具有重要意义的特征。
聚类算法在医疗影像分析中的前沿探索
聚类算法在医疗影像分析中的前沿探索一、聚类算法概述聚类算法是一种无监督学习技术，其核心目标是将数据集中的样本划分为若干个由相似对象组成的子集或“簇”。
在医疗影像分析中，聚类算法的应用尤为重要，它可以帮助医生和研究人员从大量的影像数据中发现潜在的模式和规律，从而提高疾病的诊断和治疗效率。
聚类算法的基本原理是通过计算样本之间的相似度或距离，将相似的样本聚集在一起，形成不同的簇。
1.1 聚类算法的类型聚类算法主要可以分为几类，包括基于中心的算法、基于连接的算法、基于密度的算法和基于模型的算法。
基于中心的算法，如K-means和K-medoids，通过计算样本与簇中心的距离来进行聚类；基于连接的算法，如层次聚类，通过构建一个连接样本的树状结构来进行聚类；基于密度的算法，如DBSCAN，通过计算样本周围的密度来进行聚类；基于模型的算法，如高斯混合模型，通过假设数据是由多个概率分布生成的来进行聚类。
1.2 聚类算法的应用场景聚类算法在医疗影像分析中的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几个方面：- 疾病诊断：通过聚类算法对影像数据进行分析，可以帮助医生发现不同疾病的特征，从而提高诊断的准确性。
- 疾病分类：聚类算法可以将具有相似特征的疾病影像数据聚集在一起，有助于疾病的分类和研究。
- 影像分割：聚类算法可以用于影像的自动分割，将不同的组织和器官从影像中分离出来，便于进一步的分析和处理。
- 特征提取：聚类算法可以用于提取影像中的关键特征，为后续的图像处理和分析提供支持。
二、聚类算法在医疗影像分析中的应用聚类算法在医疗影像分析中的应用是一个复杂而富有挑战的过程，涉及到多个方面的技术和方法。
2.1 影像数据的预处理在进行聚类分析之前，首先需要对影像数据进行预处理。
这包括图像的去噪、增强、标准化等操作，以提高影像数据的质量，减少噪声对聚类结果的影响。
预处理的目的是使影像数据更适合聚类算法的处理，提高聚类的效果。
2.2 特征选择与提取特征选择和提取是聚类分析的关键步骤。
医疗图像处理中的模糊聚类方法研究
医疗图像处理中的模糊聚类方法研究医疗图像处理是一项涉及到患者健康的重要工作。
在医学领域，医疗图像处理通常是指将医学图像进行数字化处理，以便用计算机来分析、处理和存储这些图像。
模糊聚类方法是医疗图像处理中常用的一种方法，其通过对不同的像素点进行分类，从而为医生提供更为准确的医学诊断结果。
一、模糊聚类方法概述模糊聚类方法指的是通过对图像像素点进行分类，将图像划分成多个不同的区域。
在医学图像处理中，一般采用灰度值的聚类进行分类。
模糊聚类方法与传统的聚类方法不同之处在于，模糊聚类方法对每个像素点的分类不仅仅是确定其属于哪个类别，还可以给出其属于每个类别的概率。
这样可以避免一些较为模糊的划分。
二、模糊聚类方法在医疗图像处理中的应用在医疗领域中，模糊聚类方法广泛应用于医学图像处理中。
医学图像处理需要对图像进行准确的分割，将感兴趣的区域从背景中区分出来。
而模糊聚类方法正是一个能够准确地将图像分割的方法。
除此之外，在医疗图像处理中，模糊聚类方法还能够用于医学图像的配准、医学图像的降噪和恢复、医学图像的分割等方面。
三、模糊聚类方法的发展趋势随着医疗领域的不断发展和技术的不断提高，模糊聚类方法也在不断进行着改进。
目前，随着机器学习技术的发展，基于人工智能的模糊聚类方法也逐渐得到了广泛的应用。
基于深度学习的模糊聚类方法能够更加准确地对医学图像进行分类和分割，从而为医生提供更加准确的诊断结果。
除此之外，也有越来越多的研究者开始将模糊聚类方法与其他方法进行结合，以期达到更好的医学图像处理效果。
总的来说，模糊聚类方法在医疗图像处理中的应用前景广阔，不断的发展和改进也为医学诊断提供了更加准确和可靠的帮助。
未来，模糊聚类方法还会进一步发展，逐渐成为医学图像处理领域中的重要方法。
聚类算法在图像处理中的应用(Ⅰ)
聚类算法在图像处理中的应用一、引言图像处理是一门涉及数字图像处理、图像分析和图像识别等领域的综合性科学技术，随着计算机技术的不断发展，图像处理技术也得到了广泛的应用，特别是在医学影像、安防监控、人脸识别和图像搜索等领域。
聚类算法作为一种重要的数据分析技术，在图像处理中也发挥着重要的作用。
本文将探讨聚类算法在图像处理中的应用。
二、图像聚类算法概述图像聚类是指将一组图像划分为若干个互不相交的子集，其中每个子集包含相似的图像。
聚类算法是一种无监督学习技术，主要用于将数据点划分为若干个类别。
常见的图像聚类算法包括K均值聚类、层次聚类、密度聚类等。
这些算法在图像处理中能够帮助我们对大量图像数据进行有效的组织和分析。
三、K均值聚类在图像压缩中的应用K均值聚类是一种常用的聚类算法，它通过迭代优化的方式将数据点划分为K个类别。
在图像处理中，K均值聚类可以被用来进行图像压缩。
通过将图像像素点划分为若干个簇，并用每个簇的中心点来代替该簇中的像素点，可以有效地减少图像的数据量。
这种方法不仅可以减小图像的存储空间，还可以加快图像传输的速度，因而在图像处理中得到了广泛的应用。
四、层次聚类在图像分割中的应用层次聚类是一种自底向上或自顶向下的聚类方法，在图像分割中有着重要的作用。
图像分割是将图像划分为若干个具有相似特征的区域，层次聚类可以根据像素点之间的相似度将图像分割为不同的区域。
通过层次聚类方法得到的图像分割结果可以用于物体检测、图像识别等应用，对于提取图像中的目标信息具有重要意义。
五、密度聚类在图像检索中的应用密度聚类是一种基于密度的聚类方法，它能够有效地识别出具有高密度的区域并将其划分为簇。
在图像处理中，密度聚类可以被用来进行图像检索。
通过计算图像数据点之间的密度，密度聚类算法可以将相似的图像聚集在一起。
利用这种方法可以实现对图像数据库的快速搜索，对于大规模图像检索具有重要的意义。
六、结语总的来说，聚类算法在图像处理中发挥着重要的作用。
聚类分析在医学图像分析中的应用研究
聚类分析在医学图像分析中的应用研究随着医学影像技术的发展，大量的医学图像数据在临床中产生。
这些数据的分析对于医学研究和诊断具有至关重要的作用。
而聚类分析，一种常用的统计学方法，被广泛应用在医学图像分析中。
本文将介绍聚类分析在医学图像分析中的应用研究。
一、聚类分析基本概念1.1 聚类分析定义聚类分析是一种无监督学习方法，其目的是将一组数据分成几个相互之间相关性较高的子组。
聚类分析可以将数据点分成若干个簇，每个簇内的数据点具有相似的特征。
每个簇的特征可以用一些统计方法来描述，如平均值、中位数、标准差等。
聚类分析通常用于数据挖掘、图像处理、生物信息学等领域。
1.2 聚类分析的分类聚类分析可以分为层次聚类和非层次聚类两种。
层次聚类法是将样本对象按照相似性逐步划分成嵌套的簇，形成一棵树状结构，称为聚类树。
可分为聚合聚类和分裂聚类两种。
不同层次的聚类解析出不同量级的簇，其中最顶层的簇包含所有数据点。
非层次聚类则是将样本对象直接划分成若干簇，最终形成一个簇划分。
可分为划分聚类、基于密度的聚类、基于网格的聚类和基于模型的聚类等几类。
二、聚类分析在医学图像分析中的应用2.1 医学图像的处理和分析在医学图像分析中，图像通常是采用不同的成像技术获得的。
常见的医学成像技术包括CT、MRI、PET和X射线等。
采用这些图像成像技术可以获取到人体内部不同组织和器官的详细结构信息，为临床研究和治疗提供了有力的支持。
然而，由于医学图像成像技术的复杂性和数据量的大幅增加，如何快速准确地分析这些数据对于医学研究和诊断非常关键。
2.2 聚类分析在医学图像分析中的应用聚类分析可以帮助医生和研究人员快速对医学图像进行分类和分析。
通过聚类分析，可以将相似的医学图像数据点归为一类，以便进行更深入的分析和诊断。
例如，在肿瘤图像分析中，聚类分析可以将肿瘤图像分为不同类型的簇，每个簇内的肿瘤图像具有相似的特征和结构。
通过对不同簇之间的比较，可以更准确地识别和定位肿瘤。
医学图像处理中的算法研究与应用
医学图像处理中的算法研究与应用一、引言医学图像处理是指通过计算机技术对医学图像进行数字化处理，以达到对疾病的诊断、治疗、预防等的目的。
随着医学技术的不断发展，医学图像处理在医学领域的应用越来越广泛。
而作为医学图像处理的核心，算法研究的深入和发展也是至关重要的。
本文将从算法研究与应用两方面进行探讨。
二、算法研究1. 基于统计学的算法基于统计学的算法是指根据人体解剖学与生理结构，以及疾病的特征等因素为基础，利用概率统计和数学模型的方法，对医学图像进行处理和分析。
例如，利用统计模型和神经网络模型对大脑磁共振图像进行分类和分割，可以有效地诊断大脑疾病。
2. 基于形态学的算法基于形态学的算法是指通过对医学图像中的形态学特征进行分析与提取，包括形状、大小、拓扑关系等，进而实现医学图像的分割、配准等过程。
例如，在肺部CT图像中，使用基于形态学的算法，可以有效地分割出肺部和血管。
3. 基于机器学习的算法基于机器学习的算法是指利用机器学习技术对医学图像进行识别和分类。
例如，通过对大量医学图像数据进行训练，使用卷积神经网络（CNN）对胸部X线图像进行结节检测，可以提高结节检测的准确率。
三、算法应用1. 医学图像分割医学图像分割是指将医学图像中的不同组织、器官进行分割。
例如，在CT图像中，对肿瘤进行分割，可以为医务人员提供更准确的治疗方案与手术设计。
而分割算法的应用也需要根据具体情况、数据集等因素进行选择。
2. 医学图像配准医学图像配准是指将不同的医学图像进行转化，使得它们在尺度、位置、旋转等方面保持一致。
例如，在手术设计中，可以将磁共振图像与CT图像进行配准，以方便医务人员进行手术操作。
3. 医学影像诊断医学影像诊断是指通过对医学图像进行分析和处理，对疾病进行诊断。
例如，在糖尿病视网膜病变的诊断中，可以通过对眼底图像进行分析和处理，实现病变早期的诊断。
四、总结随着医学技术的发展与进步，医学图像处理应用越来越广泛。
而算法研究的深入和应用也成为医学图像处理的核心。
基于图像检索的医学图像分析算法研究
基于图像检索的医学图像分析算法研究一、引言医学图像分析是医学领域中一项重要的技术，其主要目标是从医学图像中提取有价值的信息，以辅助医生进行疾病诊断、治疗方案制定等工作。
随着医学图像数据的不断增长，如何高效地管理和检索这些图像数据成为一个挑战。
基于图像检索的医学图像分析算法应运而生，它能够根据用户的需求，从大规模医学图像数据库中快速准确地检索到感兴趣的图像。
本文将从算法原理、实验设计以及结果分析三个方面对基于图像检索的医学图像分析算法进行详细研究。
二、算法原理基于图像检索的医学图像分析算法的核心思想是利用图像的特征进行匹配和检索。
具体而言，它首先对于待检索图像和数据库中的图像进行特征提取，常用的特征包括颜色特征、纹理特征、形状特征等。
然后，根据这些特征构建相似性度量模型，通过计算待检索图像与数据库中每张图像之间的相似度，选取相似度最高的图像作为检索结果。
最后，返回给用户查询结果，以便进行后续的分析和处理。
三、实验设计本文设计了一系列实验来验证基于图像检索的医学图像分析算法的性能。
实验使用了一个包含数千张医学图像的数据库，并人工标注了这些图像的类别信息。
首先，我们将数据库中的图像分成训练集和测试集两部分，其中训练集用于构建特征提取模型，测试集用于评估算法的准确性和效率。
接下来，我们使用不同的特征提取方法，并比较它们在准确性和效率上的差异。
最后，我们还对算法进行了参数调优，以获得更好的性能。
四、结果分析实验结果表明，基于图像检索的医学图像分析算法在准确性和效率上都取得了令人满意的成果。
首先，在准确性方面，算法能够根据待检索图像的特征快速准确地找到相似度最高的图像。
其次，在效率方面，算法能够在短时间内处理大规模医学图像数据库，满足实际应用需求。
此外，通过对比不同特征提取方法的实验结果，我们发现不同方法在不同数据集上的表现也各有特点。
根据实验结果，我们进一步优化了算法的参数设置，进一步提高了算法的性能。
五、讨论与展望基于图像检索的医学图像分析算法在医疗领域具有广泛的应用前景。
基于机器学习技术的医疗图像分类识别算法研究
基于机器学习技术的医疗图像分类识别算法研究医疗图像分类识别算法是一个非常热门的研究领域，随着机器学习技术的不断发展和改进，这个领域的相关研究也变得越来越深入。
在医疗行业中，医疗图像分类识别算法的应用非常广泛，可以用于诊断各种疾病，包括肿瘤、心血管、呼吸系统等等。
这种算法可以帮助医生更快地和更准确地确定病人的健康状况，以便及时采取治疗措施。
现在，许多公司和研究机构都在进行医疗图像分类识别算法的研究，其中最广泛应用的机器学习技术包括深度学习和卷积神经网络（CNN）。
深度学习是一种基于神经网络的机器学习技术，它是对传统的机器学习方法进行了进一步的改进和拓展。
深度学习可以学习到图像中的特征，这对于医疗图像分类识别算法非常有用，因为医疗图像中的特征非常复杂，难以通过手动方式进行提取。
卷积神经网络是一种特殊的神经网络，它的设计灵感来自于人类视觉系统。
CNN可以通过多次卷积和池化操作，逐渐提取出图像中的特征，最终进行分类和识别。
CNN在医疗图像识别中也有广泛的应用，尤其是对于图像中的局部特征进行提取，如肿瘤病灶。
除了深度学习和CNN，还有许多其他的机器学习技术也可以用于医疗图像分类识别算法的研究，如支持向量机（SVM）、贝叶斯分类器等等。
这些技术各有优劣，需要根据具体的应用场景进行选择。
在医疗图像分类识别算法的研究中，训练数据的质量和数量非常重要。
为了获得高质量的训练数据，需要合理选取病例，对图像进行标注和分类。
同时，也需要考虑数据保护和隐私安全等问题，确保医疗数据的安全性和保密性。
在机器学习技术的支持下，医疗图像分类识别算法将会在未来得到更加广泛的应用。
这将为医疗行业带来巨大的变革，改善病人的健康状况，提高医疗服务的质量和效率。
总之，基于机器学习技术的医疗图像分类识别算法研究是一个非常具有前景和意义的研究领域，需要我们不断深入探索和研究，在不断创新和进步的道路上，为医疗事业的发展作出自己的贡献。
医学图像分析模型选择和集成研究
医学图像分析模型选择和集成研究第一章：引言医学图像分析是一门研究如何利用计算机算法和技术解读和分析医学影像数据的领域。
医学影像数据对于疾病诊断和治疗策略的选择具有重要意义。
然而，医学图像数据的复杂性和多样性使得图像分析变得具有挑战性。
为了提高图像分析的准确性和可靠性，研究人员不断探索适合医学图像分析的模型选择和集成方法。
第二章：医学图像分析模型分类2.1 传统机器学习模型传统机器学习模型包括支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等。
这些模型通过训练样本获取特征，并利用训练数据的模式进行分类和预测。
传统机器学习模型在医学图像分析中应用广泛，具有一定的准确性和稳定性。
2.2 深度学习模型深度学习模型是近年来医学图像分析中的热门领域。
深度学习模型利用多层神经网络结构自动学习特征，能够从大量数据中提取高层次的特征表达。
深度学习模型在医学图像分割、病灶检测和疾病诊断等方面取得了显著的成果。
第三章：医学图像分析模型选择3.1 数据需求分析在选择适合的医学图像分析模型之前，需要对数据进行需求分析。
数据需求分析包括图像数据的类型、规模和标注情况等方面。
不同的医学图像分析任务需要不同类型的图像数据，例如X射线、CT扫描、核磁共振等。
规模和标注情况的不同也会影响模型的选择和性能。
3.2 模型适应性评估在选择医学图像分析模型时，需要对模型的适应性进行评估。
适应性评估包括模型的准确性、灵敏度、特异性和鲁棒性等指标。
可以通过交叉验证和测试集验证等方法进行模型性能评估，选择适合的模型。
3.3 模型复杂度评估模型复杂度也是选择医学图像分析模型的重要考虑因素。
复杂的模型往往需要更大的计算资源和更多的训练数据，而且在实际应用中可能存在过拟合和运行时间过长等问题。
因此，需要综合考虑模型的复杂度和性能，选择合适的模型。
第四章：医学图像分析模型集成4.1 单一模型集成单一模型集成是利用多个相同或不同的模型进行联合预测和决策的方法。
通过融合多个模型的预测结果，可以提高预测准确性和鲁棒性。
基于图模型的医学图像聚类算法 - 软件学报201314
软件学报ISSN 1000-9825, CODEN RUXUEW E-mail: jos@Journal of Software,2013,24(Suppl.(2)):178−187 +86-10-62562563 ©中国科学院软件研究所版权所有. Tel/Fax:∗基于图模型的医学图像聚类算法潘海为, 谷井子, 韩启龙, 谢晓芹, 张志强, 荣晶施(哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院,黑龙江哈尔滨 150001)通讯作者: 潘海为, E-mail: panhaiwei@摘要: 医学图像聚类算法的研究是面向特殊领域图像挖掘的重要组成部分,由于存在很多技术和特定领域方面的问题,使得这个方向的研究非常具有挑战性.已有的聚类算法对数据对象的形状和密度有要求,应用到医学图像聚类方面不能取得很好的结果.针对以上问题,在领域知识指导下,首先对图像进行了纹理检测,提出了面向纹理的T-LBP方法;然后对预处理之后的图像进行了空间划分,并对每个空间内的纹理求取LBP值,建立按空间序列排序的LBP直方图;最后,将以LBP直方图作为特征,提出了基于图模型的医学图像聚类算法.实验结果表明,该算法在时间复杂度和聚类结果方面具有良好的效果.关键词: 医学图像;聚类;LBP;纹理;MCST;图模型中文引用格式: 潘海为,谷井子,韩启龙,谢晓芹,张志强,荣晶施.基于图模型的医学图像聚类算法.软件学报,2013,24(Suppl.(2)):178−187./1000-9825/13035.htm英文引用格式: Pan HW, Gu JZ, Han QL, Xie XQ, Zhang ZQ, Rong JS. Medical image clustering algorithm based on graphmodel. Ruan Jian Xue Bao/Journal of Software, 2013,24(Suppl.(2)):178−187 (in Chinese)./1000-9825/13035.htmMedical Image Clustering Algorithm Based on Graph ModelPAN Hai-Wei, GU Jing-Zi, HAN Qi-Long, XIE Xiao-Qin, ZHANG Zhi-Qiang, RONG Jing-Shi(College of Computer Science and Technology, Harbin Engineering University, Harbin 150001, China)Corresponding author: PAN Hai-Wei, E-mail: panhaiwei@Abstract: Clustering algorithm of medical image is a significant part of special field image clustering. Due to technical limit and manyproblems in specific area, the study in this direction has been very challenging. The exiting algorithms of clustering require shape anddensity of data object, which imply that there won’t be a good outcome for the application of medical image clustering. To solve theproblem above, this paper firstly detects texture from image, proposes T-LBP method, divides the preprocessed image into multiple spaces,calculates the value of LBP spaces, and then builds a spatial sequence LBP histogram. In the end, the clustering method of MCST isproposed based on the created LBP histogram. The outcome of this experiment indicates that the algorithm presented in this paperachieved good results in terms of time complexity and clustering function.Key words: medical image; clustering; LBP; texture; MCST; graph model近年来,随着计算机技术的发展,人体医学成像技术的应用越来越广泛,通过CT等医学图像进行医学诊断是非常重要的诊断方法之一.医学图像具有很大的数据量和丰富的特征信息,人工处理难以实现,因此针对医学图像领域的研究开始兴起,其中包括医学图像的聚类[1]、分类、关联规则挖掘与检索[2−7]等技术.图像的数据挖掘[8]可以发现图像数据中隐含的知识,包括图像内部的信息和图像之间的信息,并且根据这些信息来帮助医生∗基金项目: 国家自然科学基金(61272184, 61202090, 61100007, 60803037); 黑龙江省自然科学基金(F200903, F201016,F201024, F201130); 中央高校自由探索计划(HEUCF100609, HEUCFT1202); 教育部新世纪人才支持计划(NCET-11-0829); 哈尔滨市青年科技创新人才研究专项基金(RC2010QN010024)收稿时间:2013-03-15; 定稿时间: 2013-07-11潘海为等:基于图模型的医学图像聚类算法179进行诊断.目前医学图像的数据挖掘还是一个新兴领域,处于研究起步阶段,但却是一个非常有潜力,并且非常重要的研究领域.这个方向的研究可以辅助不同地域的医生进行高质量的诊断,提高医疗水平.传统的数据挖掘与图像数据挖掘有很大的区别,传统的数据挖掘需要进行数据清理、数据融合等预处理操作,在图像数据挖掘中不仅进行这些操作,还要对图像进行分割、目标识别、特征提取等操作.在一系列预处理操作后才能对图像进行数据挖掘,此外,还要结合图像信息以及数据挖掘的方法,找到符合图像特征的数据挖掘方法.图像的预处理操作是图像聚类的重要前提,预处理效果直接影响聚类的效果.根据不同的需要对图像进行不同的预处理变换,其中,感兴趣区域的检测、纹理检测[9−12]、小波变换等操作是图像预处理的重要方法.本文使用了Canny纹理检测算法对图像进行预处理.Simonyan等人提出了一种医学图像的实时查询算法[13],用户可以选择感兴趣区域(ROI[14]),通过ROI来查询返回相似区域,返回的图像根据相似情况来排名.在图像检索的研究中,有很多图像特征提取的方法可以借鉴,并应用到聚类中.文献[15]提出一种图像查询方法,这种方法是基于手绘草图进行查询,然后实时地返回符合查询条件的图像,并且相似度越大的图像,排名越靠前.文献[16]介绍了一种基于图的图像分割聚类算法,把图像的边界区域看作子图,对像素聚类,进而对图像进行分割,这种算法的一个重要特征是保存了低变化区域的细节,忽略了高变化区域的细节,所以得到了较好的分割结果.并且,文献[16]中的聚类的特征是图像的光强度和颜色等,主要对图像进行分割,本文把这种聚类方法应用到多张医学图像的聚类过程中.图像的LBP特征提取是一种重要的图像特征提取方法.Unay等人介绍了旋转不变的LBP特征提取方法[17],中心点gc的灰度值作为一个阈值,周围的点根据这个阈值形成一串二进制的编码,灰度值大于gc的点,编码为1,小于gc的点,编码为0.然后,不断围绕中心点旋转邻域点即可得到一系列不同的二进制编码,取其最小值作为最后的LBP值.通过引入旋转不变的定义,LBP算子不仅对图像的旋转表现得更为鲁棒,而且LBP的模式会进一步减少.Ojala等人提出了一种特征提取的方法,关于灰度图像的简单而有效的基于LBP的旋转不变特征分析方法[18],介绍了使用不同半径、不同点的个数来求LBP的算法.例如当半径R=1,且点的个数P=8时,求一个点的相邻8个点的LBP,求得LBP后,对LBP的值进行循环移位8次,把最小值作为最后的LBP值.邻域点的个数不同,LBP值不同,半径范围越大,包含的信息越多.Unay等人介绍了对医学图像进行空间划分的图像的LBP 值[19],以图像中心为圆心,可以划分不同的区域,并且以图像中心作为坐标原点,对图像进行等分,这样就把图像进行了分块,把分得的块进行编号,每一块得到一个直方图,按照块的顺序把每一块的直方图合并成一个整张图像的直方图.把这个大的直方图作为图像的特征,并且使用整张图像的直方图进行相似度度量,把整张图像的直方图对应块作差,求得的值就是相似度.Unay等人提出的方法需要计算整张图像的LBP值,该方法计算量很大,花费时间较多.本文针对上述问题提出了面向纹理的T-LBP方法,本方法只需计算纹理点的LBP值,大大减少了计算点的个数,降低了计算量并缩短了所花费的时间.已存在的聚类算法对数据的形状和密度有要求,有的对球状簇聚类结果比较好,有的对非球状簇聚类结果比较好,有的只对一种松散程度的数据聚类结果比较好.本文提出的MCST(medical clustering method of minimum spanning tree)算法不仅对聚类的形状没有要求,而且对同一数据集中的不同松散程度的数据聚类结果也很好.在同一数据集中同时存在松散的点和密集的点,使用MCST聚类算法,可以把属于同一类中密集的点聚在一起,并且可以把属于同一类中松散的点聚在一起.本文开始部分介绍背景知识及相关工作.第1节介绍面向纹理的T-LBP方法.第2节介绍基于图模型的聚类方法.第3节介绍所进行的实验.第4节进行全文总结.1 面向纹理的T-LBP方法本文针对文献[15]给出的特征提取方法中需要计算整张图像的LBP值的缺点,提出了面向纹理的T-LBP 方法,此方法只需计算纹理点的LBP值,减少了计算量,降低了时间复杂度.180Journal of Software 软件学报 V ol.24, Supplement (2), December 20131.1 预处理过程 医学图像的数据挖掘需要用到图像处理领域的知识对图像进行预处理.本文对图像的预处理包括提取感兴趣区域,去掉大脑皮层,然后使用Canny 检测算法提取图像的纹理信息.例如图1是脑部CT 图像预处理的例子,图1(a)所示是脑部CT 图像,使用原图直接处理效果不好,因为图1(a)中底下白色半圆圈不是脑部图层的信息,并且大脑皮层这部分纹理是干扰信息,对聚类结果影响较严重,所以先对图像提取感兴趣区域,只保存有用的脑部信息,如图1(b)所示.然后对图1(b)进行纹理检测得到图1(c),再对图1(c)矫正得到图1(d),进行这些操作后得到了重要的脑部纹理信息.(a) 原始图像 (b) 感兴趣区域灰度图像 ( c) 纹理图像 (d) 矫正后的纹理图像 Fig.1 The brain CT图1 脑部CT 图定义1. 集合M ={g c (x ,y )|g c (x ,y )是位于灰度图像中(x ,y )的像素}称为灰度图像点集;集合N ={g c ′(x ,y )|g c ′(x ,y )是位于纹理检测后的图像中(x ,y )的像素}称为纹理图像点集.我们用h (g c (x ,y ))表示集合M 中任意像素点g c (x ,y )的灰度值.定义2. 集合P ={g p (x ′,y ′)||x ′−x |≤1∩|y ′−y |≤1,(x ,y )∈M }称为集合M 任一点g c (x ,y )的八邻域点集.给预处理后的纹理图像建立索引,每张图像对应一个存储纹理坐标的队列,队列中存储纹理图像点集N 中的纹理点的横、纵坐标位置.每张图像都对应一个索引队列,通过索引找到纹理点的队列进行计算,根据图像对应的纹理队列找到图像所有纹理点的坐标,队列每次弹出一对坐标,直到队列为空.通过建立索引,可以避免遍历纹理图像,只需在图像对应队列中查找纹理点的坐标,从而极大地降低了时间复杂度.1.2 面向纹理的T -LBP面向纹理的T-LBP 方法只计算纹理点的LBP 值,相对于计算整个图像的LBP 方法,大大减少了计算点的个数,降低了时间复杂度.下面具体介绍T-LBP 方法.T-LBP 方法的主要目的是计算纹理点的LBP 值,对图像进行纹理检测后得到纹理图像,此时,纹理图像中只有纹理点的灰度值,其他点的值都为0(即图像中显示为黑色),所以对于纹理图像不能直接计算LBP 值.由于周围点的灰度值为0,得到的LBP 值不准确,因此,需要把纹理图像的纹理点坐标进行存储.每张图像的索引对应一个存储纹理的队列,T-LBP 方法通过纹理图像索引队列找到感兴趣区域灰度图像中对应位置的纹理点坐标,并且计算纹理点的LBP 值.已知图像集合M ,N ,对于集合N 内的任意点g c ′(x ,y ),集合M 内的点g c (x ,y ),g c ′(x ,y )与g c (x ,y )在横纵坐标都相等的情况下,在图像中的位置是相对应的.计算方法如公式(1)所示:70(((,))((,)))2,(,),(,)p p p c p c p LBP s h g x y h g x y g x y M g x y N ==′′′′′′=−∈∈∑ (1)函数s 的计算方法见公式(2):1, 0()0, 0e s e e ⎧=⎨<⎩≥ (2) 当e 的值大于等于0时,s 的值为1;当e 的值小于0时,s 的值为0.如果集合P 内的点的灰度值h (g p (x ′,y ′))与点g c ′(x ,y )的灰度值h (g c ′(x ,y ))的差大于0,则s 的值为1;如果差小于0,则s 的值为0.由此得到一串二进制编码,这一二进制编码就是g c ′(x ,y )的LBP 值.潘海为 等:基于图模型的医学图像聚类算法181本方法通过纹理图像和感兴趣区域灰度图像之间的关系,求得集合N 中纹理点的LBP 值,如图2所示. T-LBP 方法只需计算黑色纹理处的LBP 值,而文献[19]中所提方法需要计算整张灰度图像的LBP 值,相比之下,T-LBP 方法计算量小,花费时间少.计算整张图像的LBP 值的时间复杂度为O (8n ),其中,n 为灰度图像的像素点的个数.T-LBP 方法的时间复杂度为O (8t ),其中,t 是纹理点的个数.通过对数据进行分析可以看出,纹理点的平均数量约为感兴趣区域灰度图像的1/10,由此可见,T-LBP 方法所需要计算的点的个数大为降低,因此,T-LBP 方法的时间复杂度为O (4/5n ).由于纹理点个数比整个灰度空间点的个数少很多,所以纹理点的位置和数量稍有变化,就会对图像对比的结果有明显的影响.使用纹理的LBP 作为图像的特征,更能准确地描述图像,因为纹理两侧的像素点的灰度值变化更加剧烈,面向纹理的T-LBP 只描绘了变化部分的LBP,而灰度空间LBP 描绘了所有点的LBP 值.所以,纹理空间LBP 的值更加准确,而灰度空间LBP 描绘了所有点的信息,其中很多点的LBP 值没有体现图像的变化,这些信息不仅会造成干扰,而且浪费了时间和空间信息.普通图像通常包含比较明确的语义信息,例如水果、动物、人物等,而医学图像中的语义信息比较模糊,无法给出一个灰度区域具体的语义,只能通过对纹理的提取和分析来做出判断,因此,T-LBP 方法更适用于医学图像. 2 基于图模型的聚类算法上述预处理过程执行之后,本节将对纹理图像进行划分,划分的规则是以图像中心为圆心划分成圆形区域,并且以图像中心为基准划分成扇形区域.划分之后利用T-LBP 方法对每个划分区域进行计算,得到其LBP 直 方图.现有的聚类方法不能在输入较少参数的情况下得到任意形状和不同密度的结果,本文针对上述问题,提出了基于最小生成树的医学图像聚类方法(MCST 方法),此方法对聚类形状没有要求,可以得到任意形状的聚类,并且在聚类过程中,并没有局限聚类的密度,在聚类结果中可以将稀疏点聚为一类,密集点聚为一类,得到不同松散程度的聚类.另外,由于离群点对聚类结果的影响较小,当数据集中存在离群点时,它与其他数据之间的距离比较大,也就是说,相似度较小,MCST 方法可以区分出相似度较小的点,使它不能聚到某一类中,成为孤立点.2.1 特征提取对图像进行空间划分,可以对图像的细节进行更好的表达,根据对应区域的特征比较图像之间的相似度.图像的空间划分是将一张CT 图像分成不同的区域,基本思想如下:把图像的中心点作为圆心可以划分出不同圆形区域,并且以中心点作为中心把图像进行等分.我们规定将纹理图像按照从内到外的顺序划分成圆形区域,再以图像中心为圆心划分扇形区域,图像的标号顺序为从内圈到外圈,并且从x 轴正半轴上方逆时针依次标号.例如:图3中划分成3个圆形区域和4个扇形区域,图像转换为集合S (s 1,…,s 12),得到一个12维的向量.利用T-LBP 方法对12个区域进行计算,可以得到12个LBP 直方图.假设经过空间划分后的区域数为num ,Hist [i ]代表num 个区域中的第i 个区域的LBP 直方图,Hist [i ]由256个灰度作为横坐标,纹理LBP 值在某一灰度值的个数作为纵坐标,如图4所示.Hist [1],…,Hist [mn ]代表从区域1到区域m ×n 的直方图.由于CT 图像是灰度图像,灰度范围从0~255,所以直方图的横坐标是0~255的灰度值,纵坐标r 是T-LBP 在对应灰度值下的数量.为了使计算结果更准确,本文对直方图进行归一化处理,见公式(3): ()[]()value r Hist i sum number =(3) 243112111098765Fig.3 Partition texture image 图3 空间纹理图182 Journal of Software 软件学报 V ol.24, Supplement (2), December 2013其中,value (r )是直方图中对应每个灰度级别的纹理点的个数,sum (number )的值为总的纹理点的个数.图像的空间划分将图像划分为不同的小区域,这样可以使提取的特征表达更准确,不会造成相互干扰,如果对一整张图像提取LBP,那么其中的灰度信息是整张图像的灰度信息,对图像结构和细节的表达不够准确.对图像进行空间划分后,只需比较对应区域的T-LBP 特征.Fig.4 Histogram constitution图4 直方图构成图2.2 图模型本文通过基于图的最小生成树方法把数据集合G 划分为不同集合,每个集合内相似度较高,不同集合内相似度较低.划分后的集合用S 表示,即S (C 1,…,C r ).基于图论的方法是解决聚类问题的有效途径,将每张医学图像看作是图的一个顶点,我们构建了无向完全 图G =(V ,E ),其中,V ={v 1…v n }为顶点集合,v i 表示一张医学图像,E ={e ij |1/i /n ,1/j /n 且i ∈V ,j ∈V }为边的集合,e ij 为顶点v i 和v j 构成的边.对于每条边,v i 和v j 之间都有一个相似性度量的权值w (v i ,v j ).权值w (v i ,v j )的计算方法是对第i 张图像和第j 张图像对应的划分区域求距离,划分的每个小区域的距离是小区域的直方图的差.计算方法见公式(4):,2,1(,)(([])([]))x y numi j i j x y w v v G Hist x G Hist y ===−∑ (4)其中,变量x ,y 是区域的标号,取值从1到num .图像之间的距离是相应直方图的距离之和,直方图之间距离的计算方法见公式(5):25522,,0(([]),([]))(([])([]))([][])index i j i j i x j y index Dis G Hist x G Hist y G Hist x G Hist y r index r index ===−=−∑ (5)其中,Dis (G i (Hist [x ])),G j (Hist [y ]))是图像G i 第x 个区域的直方图和图像G j 第y 个区域的直方图的距离.变量index 代表灰度值的取值范围(0~255),r 是在相应像素点对应的纵坐标的值,这个值为T-LBP 值归一化后的值.2.3 MCST 聚类算法本文使用基于图的最小生成树方法进行聚类,在聚类过程中,S 是G 的分类,集合C ∈S 是G 的子图,符合图G ′=(V ,E ′),并且E ′∈E .相同集合内的元素相似,不同集合内的元素不相似.也就是说,同一子图内顶点之间的边权值低,不同子图之间顶点的边有高权值.度量标准是聚类的关键所在,本文用Dif (C 1,C 2)来表示两个类的相似度,Dif (C 1,C 2)为两个子图顶点之间的最小距离,见公式(6):1212,(,)min (,)i j i j v C v C Dif C C w v v ∈∈= (6) 如果两个子图之间没有边,那么Dif (C 1,C 2)的值是∞.当Dif (C 1,C 2)≤MInt (C 1,C 2)时,我们将两个子图合并为一个图,即聚为一类.对MInt (C 1,C 2)的计算见公式(7):121122(,)MIN(()(),()())MInt C C Int C C Int C C ττ=++ (7) 其中,τ(C )=k /|C|,k 是给定的参数,|C |是子图内元素的个数.对于每个子图C ,Int (C )是子图C 的最小生成树(MST)的最大值,用来表示子图的内相似度,可见公式(8):潘海为 等:基于图模型的医学图像聚类算法183,()max (,)i j i j v C v CInt C w v v ∈∈= (8)其中,w (v i ,v j )是权值,v i 和v j 属于子图C .在公式(7)中添加τ(C )的目的是使算法更健壮,因为当集合C 内只有一个元素时,Int (C )的值为0,此时,只要C 1,C 2两子图之间有边就会合并,所有离群点都会分配到其他集合中,也就是说,聚类结果将没有离群点.引入τ(C )很好地克服了这一缺点,并且对聚类算法有很好的调整,在后面将会提到这一点.对于参数k 的取值,可以根据需要进行调整,当k 值大的时候,说明聚类的条件是宽松的,此时,类内元素的个数相对较多,类内距离也较大,当k 值较小时说明聚类条件是严格的,此时,类内元素较少,类内距离也小.我们可以根据实际需要来调整k 的值,使聚类结果满足要求.基于图模型的聚类算法如下所示:MCST 算法.输入:G =(V ,E );输出:划分S =(C 1,…,C r ).1.首先把图G 中的边按照递增顺序排列,得到集合O =(o 1,…,o m ).2.以S 0作为初始聚类,每个顶点v i 是一个初始集合.3.for(q =0; q =1 to m ; q <m ) {4. 按顺序排列的第q 条边由v i 和v j 两个顶点连接,o q =(v i ,v j ).5. 通过S q −1构造S q ,过程如下:If (v i 和v j 不在分割S q −1中,并且w (o q )比两个点的子图内部的相似度要小)then {合并两个子图}If (C i q −1是包含v i 的S q −1的子图,并且v j 所在的子图是C j q −1)then If (C i q −1≠C j q −1 and w (o q )≤MInt (C i q −1,C j q −1))then {从S q −1通过合并得到S q }else {S q =S q −1}6. If(合并后的S q 不存在环)then {合并C i q −1和C j q −1以及o q =(v i ,v j ),形成新的子图集合}If(合并后的S q 存在环)then {将C i q −1和C j q −1包含的对象重新生成最小生成树,形成新的子图}}7.返回S =S m .MCST 算法中,G 是一个图,S 是对图G 的划分.首先将图G 的边按照升序排列,得到集合O =(o 1,…,o m ).边按照升序排列说明两个子图内部的最小生成树的值小于两子图之间的边,此时判断D 为true.S 0作为初始聚类,S 0中的点是G 中的顶点,每个顶点是一个初始集合.G 中排好序的边作为循环条件,o q =(v i ,v j )代表按顺序排列的第q 条边由v i 和v j 两个顶点连接.然后通过S q −1构造S q :首先判断v i 和v j 是否在分割S q −1中,并且w (o q )比两个点的子图内部的相似度要小,如果不在,合并v i 和v j 所在的子图;再判断C i q −1是否包含v i 的S q −1的子图,并且v j 所在的子图是否为C j q −1,如果不是,则S q =S q −1,构造完成;如果是,继续判断C i q −1≠C j q −1和w (o q )≤MInt (C i q −1,C j q −1),如果是,从S q −1通过合并得到S q .接下来判断合并后的S q 是否存在环,如果不存在,则合并子图C i q −1和C j q −1,以及边o q =(v i ,v j ),形成新的子图集合;如果存在,则将C i q −1和C j q −1包含的点新生成最小生成树,形成新的子图.反复进行上述过程,直到循环结束.在算法MCST 步骤6,如果不进行环的判断,那么每次都需要重新生成最小生成树,时间复杂度较高,合并后的子图如果不存在环,则仍然是最小生成树,此时不需要重新生成.下面的定理证明了合并后不存在环的子图仍然是最小生成树.定理. C 1,C 2代表V 的一个划分,且都是最小生成树,假设C 1,C 2之间有一条边,这条边满足两个集合合并的条件,并且合并后的集合不形成环,那么合并后的新集合C ′一定是最小生成树.证明:假设集合C ′不是最小生成树,此时把C ′内的点重新生成最小生成树,至少不包含原来C ′中的其中一条边,因为本算法是每次选择最小的边进行合并,所以重新生成的最小生成树的边的权值之和一定大于原来C ′的权值之和,所以假设不成立. □MCST 算法的初始数据集是图像集合,不限制数据集中对象间的松散程度和形状,并且能够很好地克服离184 Journal of Software 软件学报 V ol.24, Supplement (2), December 2013群点的影响.如果在初始数据集中既有松散的数据,又有密集的数据,此聚类算法可以把密集的聚在一起,松散的对象聚在一起,因此不限制对象的密度.由于此方法基于最小生成树来实现,只计算每个划分内的最小生成树,点之间的联系是点之间的距离,也就是相似程度,所以对原始数据集的形状没有要求.根据k 值的不同来调节聚类的严格程度,当聚类要求松散时,k 值相对较大,当聚类要求严格时,k 的值较小.此方法对离群点的处理也非常好,如果数据集中存在离群点,那么说明这个离群点与其他数据的距离较远,相似度低,根据本文的算法可以区别出离群点.3 实验结果与分析实验数据包括300张医学图像.实验分为两部分,第1部分使用100张图像进行聚类结果时间的比较;第2部分使用200张图片进行实验误差率的比较.医学图像聚类的结果以误差率来评判结果的好坏,误差率计算方法见公式(9),其中,p 是分类错误的图像数,q 是总的图像数. =p e q(9) 文献[19]把一张CT 图分成不同的区域,图像的中心点作为圆心可以划分出不同区域,并且以中心点作为中心把图像进行等分,如图5所示.该方法把图像限定为不同的区域,根据划分出的区域来计算每个区域对象的灰度直方图,这个灰度直方图是由此图像的灰度LBP 值得到的.根据每张图像的对应区域的灰度直方图进行比较,计算相似度.下面的实验通过灰度图像的LBP 直方图和纹理图像的LBP 直方图使用MCST 方法进行聚类.首先比较T-LBP 特征提取方法和灰度图像的LBP 特征提取方法所花费的时间,由于MCST 方法对聚类形状和松紧度没有要求,聚类结果较好,所以,使用MCST 方法对提取的特征进行聚类,与将5层大脑图片混合到一起的200张两组图像的聚类结果的误差率进行对比,最后再分别比较同一脑部图层的使用MCST 方法的图像的聚类结果的误差率.3.1 聚类时间结果分析图6是对100张图像分别使用T-LBP 方法和传统的整张图像LBP 方法进行特征提取的时间比较结果,实验结果表明,纹理图像中纹理点的个数平均值为感兴趣区域灰度图像点的个数的十分之一,所以,T-LBP 特征提取所计算的点的个数为整张图像点的个数的十分之一.由此可知,T-LBP 特征提取时的计算时间也比整张图像LBP 特征提取的时间要短,如图6所示为提取两种特征的时间比较图.其中横坐标是图像的序号,一共100张图像,序号从1~100;纵坐标是时间,单位是ms.其中方框点是T-LBP 特征提取所用的时间分布,菱形点是整张图像的LBP 特征提取的时间分布.从图中可以看出,AllLBP 特征提取的时间大概在10ms~12ms 之间,而T-LBP 特征提取的时间在0~2ms 之间.实验说明,使用T-LBP 方法可将特征提取的时间复杂度降低一个数量级.Fig.6 Time comparison图6 时间比较Fig.5 Space grayscale graph图5 空间灰度图 AllLBP T-LBP 1012140 20406080100120Image T i m e。
聚类算法在医学图像识别中的实践应用
聚类算法在医学图像识别中的实践应用随着人工智能发展的日趋成熟，聚类算法在医学图像识别中的应用也得到了越来越多的关注和探索。
聚类算法是一种无监督学习算法，主要用于发现数据的内在结构和模式，并将相似的数据分为一组。
在医学领域，聚类算法的应用可以帮助医生和研究人员分析和识别图像中的病变区域，从而辅助医学诊断和疾病治疗。
一、聚类算法介绍在机器学习领域，聚类算法是一种重要的无监督学习算法，其核心思想是将数据分为相似的组，使得每组内的数据足够相似，而不同组的数据足够不同。
基于这种思想，聚类算法将数据进行分组，使得每组内的数据相对于其他组内的数据具有更大的相似性。
准确的聚类算法可以帮助科研人员快速地发现数据的内在结构和模式，从而对数据进行更深入的分析。
二、医学图像识别中的应用聚类算法在医学图像识别中的应用主要是通过发现病变区域来辅助医学诊断和疾病治疗。
医学图像是一种非常复杂的数据类型，其中包含了大量的信息，而人手动识别这些病变区域既费时又容易出错。
因此，应用聚类算法来自动检测病变区域成为了一种越来越流行的方法。
聚类算法可以通过对医学图像中的像素点进行分类，从而得到病变区域与正常区域的像素点分割。
常用的聚类算法包括K-Means、谱聚类、层次聚类等。
其中，K-Means是一种常用的聚类算法，其核心思想是寻找K个簇心（即K个中心点），将每个数据点都归为最近簇心所对应的类。
K-Means算法即可应用于分割病变区域。
三、实践案例近年来，聚类算法在医学图像识别中的应用越来越受到医学界的关注和认可。
下面将介绍两个聚类算法在病变区域识别领域中的实践应用案例。
（一）基于K-Means算法的乳腺癌图像分割乳腺癌是女性最常见的恶性肿瘤之一。
针对乳腺癌的医学图像病变区域的识别，研究人员使用K-Means算法，将乳腺癌图像中肿瘤区域与正常组织区域进行分离，从而辅助医生进行诊断和治疗。
具体实践过程如下：首先，通过对图像进行预处理，将图像转换为基于灰度级别的像素点矩阵。
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软件学报ISSN 1000-9825, CODEN RUXUEW E-mail: jos@Journal of Software,2013,24(Suppl.(2)):178−187 +86-10-62562563 ©中国科学院软件研究所版权所有. Tel/Fax:∗基于图模型的医学图像聚类算法潘海为, 谷井子, 韩启龙, 谢晓芹, 张志强, 荣晶施(哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院,黑龙江哈尔滨 150001)通讯作者: 潘海为, E-mail: panhaiwei@摘要: 医学图像聚类算法的研究是面向特殊领域图像挖掘的重要组成部分,由于存在很多技术和特定领域方面的问题,使得这个方向的研究非常具有挑战性.已有的聚类算法对数据对象的形状和密度有要求,应用到医学图像聚类方面不能取得很好的结果.针对以上问题,在领域知识指导下,首先对图像进行了纹理检测,提出了面向纹理的T-LBP方法;然后对预处理之后的图像进行了空间划分,并对每个空间内的纹理求取LBP值,建立按空间序列排序的LBP直方图;最后,将以LBP直方图作为特征,提出了基于图模型的医学图像聚类算法.实验结果表明,该算法在时间复杂度和聚类结果方面具有良好的效果.关键词: 医学图像;聚类;LBP;纹理;MCST;图模型中文引用格式: 潘海为,谷井子,韩启龙,谢晓芹,张志强,荣晶施.基于图模型的医学图像聚类算法.软件学报,2013,24(Suppl.(2)):178−187./1000-9825/13035.htm英文引用格式: Pan HW, Gu JZ, Han QL, Xie XQ, Zhang ZQ, Rong JS. Medical image clustering algorithm based on graphmodel. Ruan Jian Xue Bao/Journal of Software, 2013,24(Suppl.(2)):178−187 (in Chinese)./1000-9825/13035.htmMedical Image Clustering Algorithm Based on Graph ModelPAN Hai-Wei, GU Jing-Zi, HAN Qi-Long, XIE Xiao-Qin, ZHANG Zhi-Qiang, RONG Jing-Shi(College of Computer Science and Technology, Harbin Engineering University, Harbin 150001, China)Corresponding author: PAN Hai-Wei, E-mail: panhaiwei@Abstract: Clustering algorithm of medical image is a significant part of special field image clustering. Due to technical limit and manyproblems in specific area, the study in this direction has been very challenging. The exiting algorithms of clustering require shape anddensity of data object, which imply that there won’t be a good outcome for the application of medical image clustering. To solve theproblem above, this paper firstly detects texture from image, proposes T-LBP method, divides the preprocessed image into multiple spaces,calculates the value of LBP spaces, and then builds a spatial sequence LBP histogram. In the end, the clustering method of MCST isproposed based on the created LBP histogram. The outcome of this experiment indicates that the algorithm presented in this paperachieved good results in terms of time complexity and clustering function.Key words: medical image; clustering; LBP; texture; MCST; graph model近年来,随着计算机技术的发展,人体医学成像技术的应用越来越广泛,通过CT等医学图像进行医学诊断是非常重要的诊断方法之一.医学图像具有很大的数据量和丰富的特征信息,人工处理难以实现,因此针对医学图像领域的研究开始兴起,其中包括医学图像的聚类[1]、分类、关联规则挖掘与检索[2−7]等技术.图像的数据挖掘[8]可以发现图像数据中隐含的知识,包括图像内部的信息和图像之间的信息,并且根据这些信息来帮助医生∗基金项目: 国家自然科学基金(61272184, 61202090, 61100007, 60803037); 黑龙江省自然科学基金(F200903, F201016,F201024, F201130); 中央高校自由探索计划(HEUCF100609, HEUCFT1202); 教育部新世纪人才支持计划(NCET-11-0829); 哈尔滨市青年科技创新人才研究专项基金(RC2010QN010024)收稿时间:2013-03-15; 定稿时间: 2013-07-11潘海为等:基于图模型的医学图像聚类算法179进行诊断.目前医学图像的数据挖掘还是一个新兴领域,处于研究起步阶段,但却是一个非常有潜力,并且非常重要的研究领域.这个方向的研究可以辅助不同地域的医生进行高质量的诊断,提高医疗水平.传统的数据挖掘与图像数据挖掘有很大的区别,传统的数据挖掘需要进行数据清理、数据融合等预处理操作,在图像数据挖掘中不仅进行这些操作,还要对图像进行分割、目标识别、特征提取等操作.在一系列预处理操作后才能对图像进行数据挖掘,此外,还要结合图像信息以及数据挖掘的方法,找到符合图像特征的数据挖掘方法.图像的预处理操作是图像聚类的重要前提,预处理效果直接影响聚类的效果.根据不同的需要对图像进行不同的预处理变换,其中,感兴趣区域的检测、纹理检测[9−12]、小波变换等操作是图像预处理的重要方法.本文使用了Canny纹理检测算法对图像进行预处理.Simonyan等人提出了一种医学图像的实时查询算法[13],用户可以选择感兴趣区域(ROI[14]),通过ROI来查询返回相似区域,返回的图像根据相似情况来排名.在图像检索的研究中,有很多图像特征提取的方法可以借鉴,并应用到聚类中.文献[15]提出一种图像查询方法,这种方法是基于手绘草图进行查询,然后实时地返回符合查询条件的图像,并且相似度越大的图像,排名越靠前.文献[16]介绍了一种基于图的图像分割聚类算法,把图像的边界区域看作子图,对像素聚类,进而对图像进行分割,这种算法的一个重要特征是保存了低变化区域的细节,忽略了高变化区域的细节,所以得到了较好的分割结果.并且,文献[16]中的聚类的特征是图像的光强度和颜色等,主要对图像进行分割,本文把这种聚类方法应用到多张医学图像的聚类过程中.图像的LBP特征提取是一种重要的图像特征提取方法.Unay等人介绍了旋转不变的LBP特征提取方法[17],中心点gc的灰度值作为一个阈值,周围的点根据这个阈值形成一串二进制的编码,灰度值大于gc的点,编码为1,小于gc的点,编码为0.然后,不断围绕中心点旋转邻域点即可得到一系列不同的二进制编码,取其最小值作为最后的LBP值.通过引入旋转不变的定义,LBP算子不仅对图像的旋转表现得更为鲁棒,而且LBP的模式会进一步减少.Ojala等人提出了一种特征提取的方法,关于灰度图像的简单而有效的基于LBP的旋转不变特征分析方法[18],介绍了使用不同半径、不同点的个数来求LBP的算法.例如当半径R=1,且点的个数P=8时,求一个点的相邻8个点的LBP,求得LBP后,对LBP的值进行循环移位8次,把最小值作为最后的LBP值.邻域点的个数不同,LBP值不同,半径范围越大,包含的信息越多.Unay等人介绍了对医学图像进行空间划分的图像的LBP 值[19],以图像中心为圆心,可以划分不同的区域,并且以图像中心作为坐标原点,对图像进行等分,这样就把图像进行了分块,把分得的块进行编号,每一块得到一个直方图,按照块的顺序把每一块的直方图合并成一个整张图像的直方图.把这个大的直方图作为图像的特征,并且使用整张图像的直方图进行相似度度量,把整张图像的直方图对应块作差,求得的值就是相似度.Unay等人提出的方法需要计算整张图像的LBP值,该方法计算量很大,花费时间较多.本文针对上述问题提出了面向纹理的T-LBP方法,本方法只需计算纹理点的LBP值,大大减少了计算点的个数,降低了计算量并缩短了所花费的时间.已存在的聚类算法对数据的形状和密度有要求,有的对球状簇聚类结果比较好,有的对非球状簇聚类结果比较好,有的只对一种松散程度的数据聚类结果比较好.本文提出的MCST(medical clustering method of minimum spanning tree)算法不仅对聚类的形状没有要求,而且对同一数据集中的不同松散程度的数据聚类结果也很好.在同一数据集中同时存在松散的点和密集的点,使用MCST聚类算法,可以把属于同一类中密集的点聚在一起,并且可以把属于同一类中松散的点聚在一起.本文开始部分介绍背景知识及相关工作.第1节介绍面向纹理的T-LBP方法.第2节介绍基于图模型的聚类方法.第3节介绍所进行的实验.第4节进行全文总结.1 面向纹理的T-LBP方法本文针对文献[15]给出的特征提取方法中需要计算整张图像的LBP值的缺点,提出了面向纹理的T-LBP 方法,此方法只需计算纹理点的LBP值,减少了计算量,降低了时间复杂度.180Journal of Software 软件学报 V ol.24, Supplement (2), December 20131.1 预处理过程 医学图像的数据挖掘需要用到图像处理领域的知识对图像进行预处理.本文对图像的预处理包括提取感兴趣区域,去掉大脑皮层,然后使用Canny 检测算法提取图像的纹理信息.例如图1是脑部CT 图像预处理的例子,图1(a)所示是脑部CT 图像,使用原图直接处理效果不好,因为图1(a)中底下白色半圆圈不是脑部图层的信息,并且大脑皮层这部分纹理是干扰信息,对聚类结果影响较严重,所以先对图像提取感兴趣区域,只保存有用的脑部信息,如图1(b)所示.然后对图1(b)进行纹理检测得到图1(c),再对图1(c)矫正得到图1(d),进行这些操作后得到了重要的脑部纹理信息.(a) 原始图像 (b) 感兴趣区域灰度图像 ( c) 纹理图像 (d) 矫正后的纹理图像 Fig.1 The brain CT图1 脑部CT 图定义1. 集合M ={g c (x ,y )|g c (x ,y )是位于灰度图像中(x ,y )的像素}称为灰度图像点集;集合N ={g c ′(x ,y )|g c ′(x ,y )是位于纹理检测后的图像中(x ,y )的像素}称为纹理图像点集.我们用h (g c (x ,y ))表示集合M 中任意像素点g c (x ,y )的灰度值.定义2. 集合P ={g p (x ′,y ′)||x ′−x |≤1∩|y ′−y |≤1,(x ,y )∈M }称为集合M 任一点g c (x ,y )的八邻域点集.给预处理后的纹理图像建立索引,每张图像对应一个存储纹理坐标的队列,队列中存储纹理图像点集N 中的纹理点的横、纵坐标位置.每张图像都对应一个索引队列,通过索引找到纹理点的队列进行计算,根据图像对应的纹理队列找到图像所有纹理点的坐标,队列每次弹出一对坐标,直到队列为空.通过建立索引,可以避免遍历纹理图像,只需在图像对应队列中查找纹理点的坐标,从而极大地降低了时间复杂度.1.2 面向纹理的T -LBP面向纹理的T-LBP 方法只计算纹理点的LBP 值,相对于计算整个图像的LBP 方法,大大减少了计算点的个数,降低了时间复杂度.下面具体介绍T-LBP 方法.T-LBP 方法的主要目的是计算纹理点的LBP 值,对图像进行纹理检测后得到纹理图像,此时,纹理图像中只有纹理点的灰度值,其他点的值都为0(即图像中显示为黑色),所以对于纹理图像不能直接计算LBP 值.由于周围点的灰度值为0,得到的LBP 值不准确,因此,需要把纹理图像的纹理点坐标进行存储.每张图像的索引对应一个存储纹理的队列,T-LBP 方法通过纹理图像索引队列找到感兴趣区域灰度图像中对应位置的纹理点坐标,并且计算纹理点的LBP 值.已知图像集合M ,N ,对于集合N 内的任意点g c ′(x ,y ),集合M 内的点g c (x ,y ),g c ′(x ,y )与g c (x ,y )在横纵坐标都相等的情况下,在图像中的位置是相对应的.计算方法如公式(1)所示:70(((,))((,)))2,(,),(,)p p p c p c p LBP s h g x y h g x y g x y M g x y N ==′′′′′′=−∈∈∑ (1)函数s 的计算方法见公式(2):1, 0()0, 0e s e e ⎧=⎨<⎩≥ (2) 当e 的值大于等于0时,s 的值为1;当e 的值小于0时,s 的值为0.如果集合P 内的点的灰度值h (g p (x ′,y ′))与点g c ′(x ,y )的灰度值h (g c ′(x ,y ))的差大于0,则s 的值为1;如果差小于0,则s 的值为0.由此得到一串二进制编码,这一二进制编码就是g c ′(x ,y )的LBP 值.潘海为 等:基于图模型的医学图像聚类算法181本方法通过纹理图像和感兴趣区域灰度图像之间的关系,求得集合N 中纹理点的LBP 值,如图2所示. T-LBP 方法只需计算黑色纹理处的LBP 值,而文献[19]中所提方法需要计算整张灰度图像的LBP 值,相比之下,T-LBP 方法计算量小,花费时间少.计算整张图像的LBP 值的时间复杂度为O (8n ),其中,n 为灰度图像的像素点的个数.T-LBP 方法的时间复杂度为O (8t ),其中,t 是纹理点的个数.通过对数据进行分析可以看出,纹理点的平均数量约为感兴趣区域灰度图像的1/10,由此可见,T-LBP 方法所需要计算的点的个数大为降低,因此,T-LBP 方法的时间复杂度为O (4/5n ).由于纹理点个数比整个灰度空间点的个数少很多,所以纹理点的位置和数量稍有变化,就会对图像对比的结果有明显的影响.使用纹理的LBP 作为图像的特征,更能准确地描述图像,因为纹理两侧的像素点的灰度值变化更加剧烈,面向纹理的T-LBP 只描绘了变化部分的LBP,而灰度空间LBP 描绘了所有点的LBP 值.所以,纹理空间LBP 的值更加准确,而灰度空间LBP 描绘了所有点的信息,其中很多点的LBP 值没有体现图像的变化,这些信息不仅会造成干扰,而且浪费了时间和空间信息.普通图像通常包含比较明确的语义信息,例如水果、动物、人物等,而医学图像中的语义信息比较模糊,无法给出一个灰度区域具体的语义,只能通过对纹理的提取和分析来做出判断,因此,T-LBP 方法更适用于医学图像. 2 基于图模型的聚类算法上述预处理过程执行之后,本节将对纹理图像进行划分,划分的规则是以图像中心为圆心划分成圆形区域,并且以图像中心为基准划分成扇形区域.划分之后利用T-LBP 方法对每个划分区域进行计算,得到其LBP 直 方图.现有的聚类方法不能在输入较少参数的情况下得到任意形状和不同密度的结果,本文针对上述问题,提出了基于最小生成树的医学图像聚类方法(MCST 方法),此方法对聚类形状没有要求,可以得到任意形状的聚类,并且在聚类过程中,并没有局限聚类的密度,在聚类结果中可以将稀疏点聚为一类,密集点聚为一类,得到不同松散程度的聚类.另外,由于离群点对聚类结果的影响较小,当数据集中存在离群点时,它与其他数据之间的距离比较大,也就是说,相似度较小,MCST 方法可以区分出相似度较小的点,使它不能聚到某一类中,成为孤立点.2.1 特征提取对图像进行空间划分,可以对图像的细节进行更好的表达,根据对应区域的特征比较图像之间的相似度.图像的空间划分是将一张CT 图像分成不同的区域,基本思想如下:把图像的中心点作为圆心可以划分出不同圆形区域,并且以中心点作为中心把图像进行等分.我们规定将纹理图像按照从内到外的顺序划分成圆形区域,再以图像中心为圆心划分扇形区域,图像的标号顺序为从内圈到外圈,并且从x 轴正半轴上方逆时针依次标号.例如:图3中划分成3个圆形区域和4个扇形区域,图像转换为集合S (s 1,…,s 12),得到一个12维的向量.利用T-LBP 方法对12个区域进行计算,可以得到12个LBP 直方图.假设经过空间划分后的区域数为num ,Hist [i ]代表num 个区域中的第i 个区域的LBP 直方图,Hist [i ]由256个灰度作为横坐标,纹理LBP 值在某一灰度值的个数作为纵坐标,如图4所示.Hist [1],…,Hist [mn ]代表从区域1到区域m ×n 的直方图.由于CT 图像是灰度图像,灰度范围从0~255,所以直方图的横坐标是0~255的灰度值,纵坐标r 是T-LBP 在对应灰度值下的数量.为了使计算结果更准确,本文对直方图进行归一化处理,见公式(3): ()[]()value r Hist i sum number =(3) 243112111098765Fig.3 Partition texture image 图3 空间纹理图182 Journal of Software 软件学报 V ol.24, Supplement (2), December 2013其中,value (r )是直方图中对应每个灰度级别的纹理点的个数,sum (number )的值为总的纹理点的个数.图像的空间划分将图像划分为不同的小区域,这样可以使提取的特征表达更准确,不会造成相互干扰,如果对一整张图像提取LBP,那么其中的灰度信息是整张图像的灰度信息,对图像结构和细节的表达不够准确.对图像进行空间划分后,只需比较对应区域的T-LBP 特征.Fig.4 Histogram constitution图4 直方图构成图2.2 图模型本文通过基于图的最小生成树方法把数据集合G 划分为不同集合,每个集合内相似度较高,不同集合内相似度较低.划分后的集合用S 表示,即S (C 1,…,C r ).基于图论的方法是解决聚类问题的有效途径,将每张医学图像看作是图的一个顶点,我们构建了无向完全 图G =(V ,E ),其中,V ={v 1…v n }为顶点集合,v i 表示一张医学图像,E ={e ij |1/i /n ,1/j /n 且i ∈V ,j ∈V }为边的集合,e ij 为顶点v i 和v j 构成的边.对于每条边,v i 和v j 之间都有一个相似性度量的权值w (v i ,v j ).权值w (v i ,v j )的计算方法是对第i 张图像和第j 张图像对应的划分区域求距离,划分的每个小区域的距离是小区域的直方图的差.计算方法见公式(4):,2,1(,)(([])([]))x y numi j i j x y w v v G Hist x G Hist y ===−∑ (4)其中,变量x ,y 是区域的标号,取值从1到num .图像之间的距离是相应直方图的距离之和,直方图之间距离的计算方法见公式(5):25522,,0(([]),([]))(([])([]))([][])index i j i j i x j y index Dis G Hist x G Hist y G Hist x G Hist y r index r index ===−=−∑ (5)其中,Dis (G i (Hist [x ])),G j (Hist [y ]))是图像G i 第x 个区域的直方图和图像G j 第y 个区域的直方图的距离.变量index 代表灰度值的取值范围(0~255),r 是在相应像素点对应的纵坐标的值,这个值为T-LBP 值归一化后的值.2.3 MCST 聚类算法本文使用基于图的最小生成树方法进行聚类,在聚类过程中,S 是G 的分类,集合C ∈S 是G 的子图,符合图G ′=(V ,E ′),并且E ′∈E .相同集合内的元素相似,不同集合内的元素不相似.也就是说,同一子图内顶点之间的边权值低,不同子图之间顶点的边有高权值.度量标准是聚类的关键所在,本文用Dif (C 1,C 2)来表示两个类的相似度,Dif (C 1,C 2)为两个子图顶点之间的最小距离,见公式(6):1212,(,)min (,)i j i j v C v C Dif C C w v v ∈∈= (6) 如果两个子图之间没有边,那么Dif (C 1,C 2)的值是∞.当Dif (C 1,C 2)≤MInt (C 1,C 2)时,我们将两个子图合并为一个图,即聚为一类.对MInt (C 1,C 2)的计算见公式(7):121122(,)MIN(()(),()())MInt C C Int C C Int C C ττ=++ (7) 其中,τ(C )=k /|C|,k 是给定的参数,|C |是子图内元素的个数.对于每个子图C ,Int (C )是子图C 的最小生成树(MST)的最大值,用来表示子图的内相似度,可见公式(8):潘海为 等:基于图模型的医学图像聚类算法183,()max (,)i j i j v C v CInt C w v v ∈∈= (8)其中,w (v i ,v j )是权值,v i 和v j 属于子图C .在公式(7)中添加τ(C )的目的是使算法更健壮,因为当集合C 内只有一个元素时,Int (C )的值为0,此时,只要C 1,C 2两子图之间有边就会合并,所有离群点都会分配到其他集合中,也就是说,聚类结果将没有离群点.引入τ(C )很好地克服了这一缺点,并且对聚类算法有很好的调整,在后面将会提到这一点.对于参数k 的取值,可以根据需要进行调整,当k 值大的时候,说明聚类的条件是宽松的,此时,类内元素的个数相对较多,类内距离也较大,当k 值较小时说明聚类条件是严格的,此时,类内元素较少,类内距离也小.我们可以根据实际需要来调整k 的值,使聚类结果满足要求.基于图模型的聚类算法如下所示:MCST 算法.输入:G =(V ,E );输出:划分S =(C 1,…,C r ).1.首先把图G 中的边按照递增顺序排列,得到集合O =(o 1,…,o m ).2.以S 0作为初始聚类,每个顶点v i 是一个初始集合.3.for(q =0; q =1 to m ; q <m ) {4. 按顺序排列的第q 条边由v i 和v j 两个顶点连接,o q =(v i ,v j ).5. 通过S q −1构造S q ,过程如下:If (v i 和v j 不在分割S q −1中,并且w (o q )比两个点的子图内部的相似度要小)then {合并两个子图}If (C i q −1是包含v i 的S q −1的子图,并且v j 所在的子图是C j q −1)then If (C i q −1≠C j q −1 and w (o q )≤MInt (C i q −1,C j q −1))then {从S q −1通过合并得到S q }else {S q =S q −1}6. If(合并后的S q 不存在环)then {合并C i q −1和C j q −1以及o q =(v i ,v j ),形成新的子图集合}If(合并后的S q 存在环)then {将C i q −1和C j q −1包含的对象重新生成最小生成树,形成新的子图}}7.返回S =S m .MCST 算法中,G 是一个图,S 是对图G 的划分.首先将图G 的边按照升序排列,得到集合O =(o 1,…,o m ).边按照升序排列说明两个子图内部的最小生成树的值小于两子图之间的边,此时判断D 为true.S 0作为初始聚类,S 0中的点是G 中的顶点,每个顶点是一个初始集合.G 中排好序的边作为循环条件,o q =(v i ,v j )代表按顺序排列的第q 条边由v i 和v j 两个顶点连接.然后通过S q −1构造S q :首先判断v i 和v j 是否在分割S q −1中,并且w (o q )比两个点的子图内部的相似度要小,如果不在,合并v i 和v j 所在的子图;再判断C i q −1是否包含v i 的S q −1的子图,并且v j 所在的子图是否为C j q −1,如果不是,则S q =S q −1,构造完成;如果是,继续判断C i q −1≠C j q −1和w (o q )≤MInt (C i q −1,C j q −1),如果是,从S q −1通过合并得到S q .接下来判断合并后的S q 是否存在环,如果不存在,则合并子图C i q −1和C j q −1,以及边o q =(v i ,v j ),形成新的子图集合;如果存在,则将C i q −1和C j q −1包含的点新生成最小生成树,形成新的子图.反复进行上述过程,直到循环结束.在算法MCST 步骤6,如果不进行环的判断,那么每次都需要重新生成最小生成树,时间复杂度较高,合并后的子图如果不存在环,则仍然是最小生成树,此时不需要重新生成.下面的定理证明了合并后不存在环的子图仍然是最小生成树.定理. C 1,C 2代表V 的一个划分,且都是最小生成树,假设C 1,C 2之间有一条边,这条边满足两个集合合并的条件,并且合并后的集合不形成环,那么合并后的新集合C ′一定是最小生成树.证明:假设集合C ′不是最小生成树,此时把C ′内的点重新生成最小生成树,至少不包含原来C ′中的其中一条边,因为本算法是每次选择最小的边进行合并,所以重新生成的最小生成树的边的权值之和一定大于原来C ′的权值之和,所以假设不成立. □MCST 算法的初始数据集是图像集合,不限制数据集中对象间的松散程度和形状,并且能够很好地克服离184 Journal of Software 软件学报 V ol.24, Supplement (2), December 2013群点的影响.如果在初始数据集中既有松散的数据,又有密集的数据,此聚类算法可以把密集的聚在一起,松散的对象聚在一起,因此不限制对象的密度.由于此方法基于最小生成树来实现,只计算每个划分内的最小生成树,点之间的联系是点之间的距离,也就是相似程度,所以对原始数据集的形状没有要求.根据k 值的不同来调节聚类的严格程度,当聚类要求松散时,k 值相对较大,当聚类要求严格时,k 的值较小.此方法对离群点的处理也非常好,如果数据集中存在离群点,那么说明这个离群点与其他数据的距离较远,相似度低,根据本文的算法可以区别出离群点.3 实验结果与分析实验数据包括300张医学图像.实验分为两部分,第1部分使用100张图像进行聚类结果时间的比较;第2部分使用200张图片进行实验误差率的比较.医学图像聚类的结果以误差率来评判结果的好坏,误差率计算方法见公式(9),其中,p 是分类错误的图像数,q 是总的图像数. =p e q(9) 文献[19]把一张CT 图分成不同的区域,图像的中心点作为圆心可以划分出不同区域,并且以中心点作为中心把图像进行等分,如图5所示.该方法把图像限定为不同的区域,根据划分出的区域来计算每个区域对象的灰度直方图,这个灰度直方图是由此图像的灰度LBP 值得到的.根据每张图像的对应区域的灰度直方图进行比较,计算相似度.下面的实验通过灰度图像的LBP 直方图和纹理图像的LBP 直方图使用MCST 方法进行聚类.首先比较T-LBP 特征提取方法和灰度图像的LBP 特征提取方法所花费的时间,由于MCST 方法对聚类形状和松紧度没有要求,聚类结果较好,所以,使用MCST 方法对提取的特征进行聚类,与将5层大脑图片混合到一起的200张两组图像的聚类结果的误差率进行对比,最后再分别比较同一脑部图层的使用MCST 方法的图像的聚类结果的误差率.3.1 聚类时间结果分析图6是对100张图像分别使用T-LBP 方法和传统的整张图像LBP 方法进行特征提取的时间比较结果,实验结果表明,纹理图像中纹理点的个数平均值为感兴趣区域灰度图像点的个数的十分之一,所以,T-LBP 特征提取所计算的点的个数为整张图像点的个数的十分之一.由此可知,T-LBP 特征提取时的计算时间也比整张图像LBP 特征提取的时间要短,如图6所示为提取两种特征的时间比较图.其中横坐标是图像的序号,一共100张图像,序号从1~100;纵坐标是时间,单位是ms.其中方框点是T-LBP 特征提取所用的时间分布,菱形点是整张图像的LBP 特征提取的时间分布.从图中可以看出,AllLBP 特征提取的时间大概在10ms~12ms 之间,而T-LBP 特征提取的时间在0~2ms 之间.实验说明,使用T-LBP 方法可将特征提取的时间复杂度降低一个数量级.Fig.6 Time comparison图6 时间比较Fig.5 Space grayscale graph图5 空间灰度图 AllLBP T-LBP 1012140 20406080100120Image T i m e。