计算机工程

作者：陈扬洋, 钱鹏江, 赵开发, 苏冠豪

单位：1. 江南大学 数字媒体学院, 江苏 无锡 214122;2. 凯斯西储大学 凯斯西储大学附属医院放射科和影像研究中心, 美国 克利夫兰 44106

关键词：磁共振成像,合成计算机断层扫描,下腹部,mDixon序列,迁移模糊聚类,有监督学习

基金：国家自然科学基金（61772241，61702225）；中央高校基本科研业务费专项资金（JUSRP51614A）。

为通过磁共振成像（MRI）数据生成合成计算机断层扫描（sCT），根据mDixon序列的下腹部MRI数据，提出迁移模糊聚类（TFCM）与支持向量机相结合的方法。借助病人MRI源数据提供的高级历史知识，利用TFCM对下腹部MRI数据进行处理，采用有监督学习方法对聚类结果投票，完成图像组织分割，并对分割的组织区域赋予相应的CT值来生成sCT。实验结果证明，该方法可以将下腹部MRI数据分割成脂肪、空气、骨头和软组织4类，并准确生成sCT，其预测值绝对误差最小仅为81 HU，相较于FCM方法，分类结果更优。

来源：2019年第7期

《计算机工程》期刊编辑部

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