基于纹理特征和GRBF网络的医学图像分割

• 作者: 卫娜 李向东 王政 黄殿忠
• 来源期刊: 医疗卫生装备
• 学科: 医学
• 关键词: 灰度共生矩阵 纹理特征 广义径向基函数神经网络 图像分割
• 年，卷（期）: 2008,（11）
• 所属期刊栏目: 研究论著
• 页码范围: 25-27
• 页数: 3页
• 分类号: R814|O177.4
• 字数: 2607字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-8868.2008.11.009

摘要

目的:研究一种新的图像分割算法,以获得更好的医学图像的分割结果.方法:采用基于纹理特征和广义径向基函数(Generalized Radial Basis Function,GRBF)神经网络的图像分割方法对医学图像进行分割,根据灰度共生矩阵获得纹理特征参数.形成广义径向基函数神经网络的输入矢量,时网络进行训练和仿真测试.结果:该算法取得更为理想的图像二值化的结果,且实验发现GRBF网络的泛化能力比RBF网络更胜一筹.结论:研究了边界模糊的医学图像的纹理特征,结合GRBF神经网络,得到一种有效的医学图像分割方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	卫娜		1	3	1.0	1.0
2	李向东		1	3	1.0	1.0
3	黄殿忠		1	3	1.0	1.0
4	王政		1	3	1.0	1.0