基于图模型的医学图像聚类算法

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.