[基于模糊群聚技术和BP神经网络的多回波磁共振图像分割系统]

【基於模糊群聚技术和BP神经网络的多回波磁共振图像分割系统】.pdf基于模糊群聚技术和BP神经网络的 多回波磁共振图像分割系统摘要 这篇论文研究了基于无指导性的模糊群聚方法(简称FCM)和有指导性的BP神经网络方法(简称ANN)的脑的多回波磁共 振图像分割系统。输人图像包括T1加权,T2加权,PD加权三种 特征图像。两种分割方法都是基于各象数点的规范化灰度值来进 行。输出结果是通过调色板给每个类别赋予一定的颜色来直观地显 示出分割的结果.本论文首先叙述了磁共振的基本原理,提出了获得三个特征图 像数据的方法。详细叙述了上述二种数学模型、结构图和实现的具 体方法,并设计了系统的程序框图.本系统用上述方法初步实现了对脑磁共振图像的模拟分割,并 从几个方面比较了它们的优缺点和适用场合。第一章概论 今天的医学图像技术为临床提供了许多补充的诊断工具,比如 X射线计算机断层扫描(ComputerTomography以下简称CT),磁共振图像(MagneticResonanceImaging以下简称MRI)等等.MRI技术是继CT之后,随着计算机技术、电子技术和超导技术的 飞速发展而发现的一项重要的新兴的诊断技术,目前已被广泛应用 于临床医学.81磁共振图像分割的现状与重要性 MRI从国际80年代初发展至今,虽然历史很短,但已显示出 强大的威力。
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