基于自组织小波神经网络的磁共振图像分割方法 segmentation method for magnetic resonance image based on self-organization wavelet neural network.pdfVIP

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2017-08-12 发布于上海
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基于自组织小波神经网络的磁共振图像分割方法 segmentation method for magnetic resonance image based on self-organization wavelet neural network.pdf

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基于自组织小波神经网络的磁共振图像分割方法 segmentation method for magnetic resonance image based on self-organization wavelet neural network

第22卷第4期电子测量与仪器学报％f．22No．4 · 26· OFELECTRoNlCMEASUREMENTANDINSTRUMENT JOURNAL 2008年8月基于自组织小波神经网络的磁共振图像分割方法孙炜王耀南徐航 (湖南大学电气与信息工程学院自动化工程系，长沙410082) 摘要：磁共振图像的准确分割对于辅助医生确定病灶的位置和形状、制订治疗方案和评价治疗效果具有重要的意义。别MRI中生物组织的类别。该网络继承了小波分析局部精度高和神经网络自学习能力强的优点，采用自组织算法利用训练数据的稀疏性对网络的结构和初始参数进行优化，简化了网络结构，提高了网络学习的速度，避免了网络陷入局部最优学习。将所提方法应用于大脑磁共振图像分割的实验结果表明，所设计的自组织小波神经网络MRI图像分割方法具有精度高和学习速度快的优点。关键词：小波，神经网络，磁共振图像，图像分割，自组织中图分类号：Q-334，TPl83文献标识码：A 国家标准学科分类代码：510．4050 Method ResonanceBasedon for Image SegmentationMagnetic WaveletNeuralNetwork Serf-organization SunWei YaonanXu Wang Hang ofElectricalandInformation (College Engineering，Hunan for Abstract：Correctof resonance very doctorstoascertain segmentationmagnetic image(MRI)isimportant the and ofthe cureschemeandevaluatecureeffect．Anew methodof shapepositionfocus，prepare segmentation MRI networkis differenttis- is inthis waveletneural for self-organization designedrecognizing proposedpaper．A suesinMRI thefeaturesof andPd waveletneuralnetworkinherits10- byfusing T1，12 images．Theproposed high cal ofwavelet and ofneuralnetwork．A is accuracy analysisstrongself-learningability self-organizationalgorithm initial