10.3969/j.issn.1002-0837.2001.02.002
超声医学图象分割的混合神经网络方法.
目的解决医学图象多维重建中最困难的问题之一:图像分割问题.方法提出了解一种基于混合神经网络的新方法.混合神经网络包括两个级联的网络,前级为自组织神经网络,用于对图象进行粗分割,并确定一些可靠的学习样本,这些样本象素的特征矢量与其聚类中心的距离小于一定阈值.将这些训练样本用于训练第二级网络--三层感知器网络.用反向传播算法学习后的网络就可以对图象中的所有象素进行分割.最后对分割后的图象进行后处理,以消除孤立点与孤立区域.结果分割后的超声心脏图象具有光滑连续的边界,且心脏的各腔清晰、准确.结论所提方法能够准确有效地分割图象,优于传统的方法,并为无监督图象分割问题提供了一种有监督的解决方案.
超声成像、图像处理、分割、自组织神经网络、混合神经网络、反向传播
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R318.5(医用一般科学)
国家自然科学基金69631020,69972029
2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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