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脉冲耦合神经网络对肝包虫图像分割
  • ISSN号:1000-7857
  • 期刊名称:《科技导报》
  • 时间:0
  • 分类:R532.32[医药卫生—临床医学;医药卫生—内科学] TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]新疆医科大学医学工程技术学院,乌鲁木齐830011, [2]中南大学信息科学与工程学院,长沙410083, [3]新疆医科大学第一附属医院放射科,乌鲁木齐830054
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(30960097 81160182)
中文摘要:

在应用脉冲耦合神经网络模型分割图像的研究中,确定模型的参数是一个难点问题,其中连接系数β在脉冲耦合神经网络中起着重要的作用。本文使用最小交叉熵D(P,Q;t)和标准差,简化了脉冲耦合神经网络模型的连接系数β的估计公式,该方法可以自动确定并简化脉冲耦合神经网络模型的连接系数β。实验结果表明,该方法对肝包虫医学图像的分割效果显著,能获得较好的视觉结果并具有较强的普适性。

英文摘要:

In the application of pulse-coupled neural network(PCNN),it is difficult to set the parameter of pulse-coupled neural network.In the pulse-coupled neural network model,the linking coefficient β plays an important role.According to the relative entropy D(P,Q:t) and standard deviation,educe an estimate formula that to set the linking coefficient β automatically in the simplified pulse-coupled neural network model.Experimental results show that the algorithm gets a better visual effect when dealing liver hydatid disease image,showing great adaptability.

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期刊信息
  • 《科技导报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国科学技术协会
  • 主编:项昌乐
  • 地址:北京市海淀区学院南路86号科技导报社
  • 邮编:100081
  • 邮箱:kjdbbjb@cast.org.cn
  • 电话:010-62138113
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-7857
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1421/N
  • 邮发代号:2-872
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),英国农业与生物科学研究中心文摘,波兰哥白尼索引,美国乌利希期刊指南,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:24858