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为了避免PET/CT对病人造成大剂量的X辐射伤害和更好地对PET/MRI混合成像系统进行信号衰减校正。在组织分割方法的指导下，利用迁移模糊聚类算法将对人体无伤害的磁共振成像（MRI）划分成诸如空气、液体、软组织、骨头等不同组织成分，然后赋予不同组织不同的线性衰减系数，以此来实现配准的PET成像的衰减校正工作。本方法具有三大好处：（l）迁移模糊聚类算法可以利用历史高级知识来辅助当前病人MRI组织分割任务，从而保证了临床有效性和鲁棒性，降低了环境噪声、数据缺失及个体解剖结构差异等因素对算法的不良影响；（2）本算法内嵌的基于迁移学习的简单抽样策略，在保证算法鲁棒性的同时，极大地缩短了聚类划分的整体时间，适用于医学MRI大数据快速聚类分割的场合，因而有效地增强了算法的实用性；（3）本算法涉及的历史MRI知识，都是通过历史MRI源数据高度总结得到，非历史MRI源数据，这有效地保护了病人隐私，符合医学诊断的基本要求。通过在真实数据集上的实验表明了上述优点。
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