生物医学图像处理.docx

Forpersonaluseonlyinstudyandresearch;mercialuse莈新的生物医学图像分割方法------人工联合复值神经网络分析法芃研究案例:,图像分割在图像特征提取,图像测量,(CVANN).,,,,分割也可以用于从计算机断层摄影(CT)图像或磁共振(MR)图像中甄别人体器官如大脑,心脏肺,,也用于辨别病变组织和正常组织,如肿瘤检测,,ANN在并行处理(要求有适宜的硬件),鲁棒性,,从而便于医学图像处理.[3].,,[11]中提到的基于区域分割和神经网络边缘检测技术实现了对MR,,,权值,阈值和激励函数,,可以转化复信号问题,,VANN).,利用原始的数据集实现CVANN的自我学****之后将前一级的预测和原始目标数据作为第二层的输入,,我们用了一组图像(6位女性和26位男性病人的共32张胸部CT图像).,*(CWT),,对漂移敏感,定向性差,:冗余复小波变换(RCWT)和非冗余复小波变换(NRCWT).RCWT包含两个几乎完全相似的CWT,故也称RCWT为二元树复小波(DT-DWT).,)芄在此次研究中,模式识别用到了复域反向传播算法(CBP).,权值,:羄这里Wnm是连系神经元n和神经元m的复值(CV),将Yn写成如下实部和虚部的形式:芈薇其中i2=-1膃每个神经元可以考虑用不同的输出函数,在这里我们用的输出函数由以下方程给出螄莀其中称为S形函数罿CBP算法总结袇初始化芁将权值和阈