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自适应神经模糊推理系统(ANFIS)文献资料
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一种基于海岛冲刷模型的乳腺钼靶肿块检测新算法
乳腺癌是威胁我国妇女身体健康主要的恶性肿瘤之一,乳腺钼靶图像中肿块的自动检测是乳腺癌的计算机辅助诊断领域的研究热点.提出一种基于海岛冲刷模型的肿块检测新算法,通过模拟一个海水上涨并不断侵蚀大陆与海岛的迭代过程,逐步剥离乳房中的脂肪甚至腺体组织；通过模拟海岛居民防洪筑坝的行为,不断维护疑似肿块形态的完整性,从而终达到对肿块的分离与检测.在整个检测流程中,使用了模糊神经网络技术对一些应变参数进行自适应调节.实验结果表明,与一些传统的检测方法相比,海岛冲刷模型对肿块尤其是一些隐匿性肿块拥有较高的检测精度,在每幅图像有3.85个假阳性时能获得94.31％的真阳性检出率.
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自适应神经模糊推理系统在医学领域的应用
医疗领域中存在着很多不确定性,给疾病诊断预测等医疗活动带来了极大困难.模糊神经网络(neural-fuzzy system,NFS)很好地结合了人工神经网络和模糊逻辑的优点,成为一种能从数据中获取知识,并能将知识以模糊规则形式表达的新型人工智能模型.因其强大的分类能力和处理模糊信息能力,模糊神经网络模型被越来越多地应用到医学领域.其中自适应神经模糊推理系统(adaptive neural-fuzzy inference system,ANFIS)是模糊神经网络中应用多的一种,本文就ANFIS在医学领域的应用进行综述.
关键词： 模糊神经网络 自适应神经模糊推理系统(ANFIS) 医学 应用
