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优化的PCNN自适应三维图像分割算法
被引量：
4
1
作者
唐宁
江贵平
吕庆文
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2012年第4期1591-1594,共4页
脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,PCNN)对图像分割具有天然的优势,但是传统的PCNN模型参数难以确定,且算法耗时多。对多种PCNN模型进行研究改进,并利用统计学知识提出了一种精简高效的自适应三维分割算法。将其用于脑部...
脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,PCNN)对图像分割具有天然的优势,但是传统的PCNN模型参数难以确定,且算法耗时多。对多种PCNN模型进行研究改进,并利用统计学知识提出了一种精简高效的自适应三维分割算法。将其用于脑部磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)图像的分割,把脑组织分成白质、灰质和脑脊液。与标准PCNN、传统的Otsu阈值方法、SPM8工具箱及专家手动分割结果的对比实验表明,该自适应算法具有精确性、高效性。
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关键词
优化脉冲耦合神经网络
自适应三维分割
脑磁共振成像
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职称材料
题名
优化的PCNN自适应三维图像分割算法
被引量：
4
1
作者
唐宁
江贵平
吕庆文
机构
南方医科大学生物医学工程学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2012年第4期1591-1594,共4页
基金
广东省科技计划重点资助项目(2009B010800019)
文摘
脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,PCNN)对图像分割具有天然的优势,但是传统的PCNN模型参数难以确定,且算法耗时多。对多种PCNN模型进行研究改进,并利用统计学知识提出了一种精简高效的自适应三维分割算法。将其用于脑部磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)图像的分割,把脑组织分成白质、灰质和脑脊液。与标准PCNN、传统的Otsu阈值方法、SPM8工具箱及专家手动分割结果的对比实验表明,该自适应算法具有精确性、高效性。
关键词
优化脉冲耦合神经网络
自适应三维分割
脑磁共振成像
Keywords
optimized PCNN
adaptive 3D segmentation
brain MRI
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
优化的PCNN自适应三维图像分割算法
唐宁
江贵平
吕庆文
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2012
4
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