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用自产生和自组织神经网络对超声医学图像进行自动分割
被引量:
2
1
作者
汪天富
李德玉
+2 位作者
郑昌琼
郑翊
冉均国
《电子科学学刊》
EI
CSCD
1999年第1期124-127,共4页
本文研究用自产生和自组织神经网络方法进行超声心脏图像的自动分割。这种无监督的聚类方法能够自动搜索最佳的网络输出节点数而获取图像中的目标数,从而完成对图像的自动分割。实验结果表明,与自组织特征映射方法相比,本文的方法具有...
本文研究用自产生和自组织神经网络方法进行超声心脏图像的自动分割。这种无监督的聚类方法能够自动搜索最佳的网络输出节点数而获取图像中的目标数,从而完成对图像的自动分割。实验结果表明,与自组织特征映射方法相比,本文的方法具有许多重要的优点。
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关键词
sconn
神经网络
自动分割
医学超声图像
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职称材料
题名
用自产生和自组织神经网络对超声医学图像进行自动分割
被引量:
2
1
作者
汪天富
李德玉
郑昌琼
郑翊
冉均国
机构
四川联合大学高新技术研究院
St.Cloud State University
出处
《电子科学学刊》
EI
CSCD
1999年第1期124-127,共4页
基金
国家自然科学基金
文摘
本文研究用自产生和自组织神经网络方法进行超声心脏图像的自动分割。这种无监督的聚类方法能够自动搜索最佳的网络输出节点数而获取图像中的目标数,从而完成对图像的自动分割。实验结果表明,与自组织特征映射方法相比,本文的方法具有许多重要的优点。
关键词
sconn
神经网络
自动分割
医学超声图像
Keywords
Self-organizing feature map, Self-creating and organizing neural network, Image segmentation, Medical ultrasonic image
分类号
R540.45 [医药卫生—心血管疾病]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
用自产生和自组织神经网络对超声医学图像进行自动分割
汪天富
李德玉
郑昌琼
郑翊
冉均国
《电子科学学刊》
EI
CSCD
1999
2
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职称材料
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参考文献
引证文献
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