神经元网络容错学习在肾小球区域边界增强中的应用

在肾脏组织切片图像的自动分析系统中,肾小球区域边界的增强是一个关键的环节。肾组织切片图像的复杂特点导致了对肾小球边界特征描述的困难。本文在给出特殊边界定义下提出了一种特征模板,用神经元网络构造非线性阈值曲面,考虑网络容错性对边界增强效果的影响,选择合适的阈值曲面进行边界增强。实验结果表明,该容错学习可以在抑制噪声的同时获得对肾小球边界的增强,从而获得良好的处理效果,并且对染色程度不同的样本图像具有强的适应性。