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颅脑磁共振图像文献资料
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模糊神经网络在颅脑磁共振图像分割中的应用研究
由于颅脑磁共振图像分割的效果受制于解剖结构和成像过程引起的边缘模糊和噪声,本研究结合神经网络和模糊逻辑技术,提出一种基于模糊神经网络的颅脑磁共振图像的半自动分割算法.分割实验的结果表明,在同等条件下,模糊神经网络分割算法的收敛速度比BP神经网络分割算法快三倍以上;与大似然法、模糊c均值聚类和BP神经网络分割算法相比,FNN分割算法的抗噪声和抗模糊能力更强.
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颅脑磁共振图像分割评价的统计学方法
目的:评价颅脑磁共振图像分割算法的分割效果;方法:设计新的评价方案,并采用统计学方法,客观分析评价结果;结果:遣传神经网络分割算法的抗噪声能力强于其他算法;结论:统计学评价方法有助于客观地评价分割效果.
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利用统计学评价结果辅助颅脑MRI分割方法的参数设计
目的:设计适用于颅脑磁共振图像分割的神经网络算法.方法:设计新的评价方案,并采用统计学方法客观分析分割的结果,根据分析结果确定合适的参数.结果与结论:统计学评价方法有助于颅脑MRI分割方法的参数设计.