机构名称：
¥ 1.0
阿尔茨海默病 (AD) 是一种退行性且最终致命的脑部疾病，目前尚无治愈方法。这种神经系统疾病病因复杂，会导致痴呆和认知能力下降，由于脑部 MRI 图像存在差异，包括大小、形状和脑脊液流量的差异，因此很难识别。虽然 AD 没有治疗方法，但通过早期诊断可以减缓其进展。许多研究人员已经采用基于图像处理的技术，根据脑部图像区分正常患者和 AD 患者。然而，大脑的各个区域通常看起来非常相似，因此很难精确定位特定区域，而且在提取精确区域时总会存在一些不确定性。文献中提出了各种模糊 c 均值和直觉模糊 c 均值 (IFCM) 方法来处理这种模糊性和不确定性。相比之下，毕达哥拉斯模糊集 (PFS) 提供了一种更精确的验证成员资格的方法，使其成为管理不确定性的有效工具。作者分析了 PFS，并应用模糊 c 均值提出了毕达哥拉斯模糊 c 均值 (PFCM)。此外，还使用了基于直方图的初始质心来避免许多聚类算法中常见的局部最小值问题。由于结合了初始质心和基于 PFS 的聚类，所提出的聚类算法表现出了更好的性能，在不到 1.5 秒的时间内完成执行。所提出的方法在检测脑组织时实现了高准确率：白质 (WM) 为 98.64%，灰质 (GM) 为 97.4%，脑脊液 (CSF) 为 98.14%。
使用毕达哥拉斯模糊集对阿尔茨海默病 MRI 脑部进行分割
主要关键词
相关文件推荐
