Статья: СРАВНЕНИЕ АЛГОРИТМОВ КЛАСТЕРНОЙ СЕГМЕНТАЦИИ ДАННЫХ РЕНТГЕНОВСКОЙ КОМПЬЮТЕРНОЙ ТОМОГРАФИИ ПОЛИМЕРНЫХ КОМПОЗИЦИОННЫХ МАТЕРИАЛОВ

Рентгеновская компьютерная томография (РКТ) является одним из наиболее информативных методов неразрушающего контроля полимерных композиционных материалов (ПКМ) и изделий из них. Одним из важных этапов РКТ изделий из ПКМ является сегментация, автоматизация которой представляет исследовательский интерес. Использованы синтетические данные и данные РКТ, полученные от образцов ПКМ с различной внутренней структурой. Выбрано два алгоритма трёхмерной кластеризации: водоразделов (ВР) и суперпикселей (супервокселей) с линейной итеративной кластеризацией (СЛИК) и оценена их эффективность по параметрам: доля несовпадений границ кластеров и сферичность кластеров, а также производительность по времени разбиения датасета на необходимое число кластеров. Точность совпадения границ на реальных данных при разбиении на 250 кластеров составляет 92 % (СЛИК) и 85 % (ВР). Сферичность кластеров для обоих алгоритмов превышает 50 %, что позволяет в дальнейшем классифицировать их методами радиомического анализа. Отмечен рост времени кластеризации алгоритмом СЛИК при увеличении числа кластеров, при этом производительность алгоритма водоразделов значимо не изменялась во всём диапазоне разбиения.