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摘要:
研究运用LVQ神经网络进行脑部CT图像边缘检测的方法,以提高边缘检测的准确度。使用传统的Sobel算法对脑部CT图像进行边缘检测,作为网络学习的教师信号,并将脑部CT图像的中值特征量、方向性信息特征量、Krisch算子方向特征量3项特征量作为LVQ神经网络的输入信号,进行网络训练后,再将训练好的网络进行边缘检测。在Matlab 2010平台下进行仿真对比,结果显示改进算法边缘检测结果与实际相符,比传统Sobel算法更具优越性。
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文献信息
篇名 基于 LVQ 神经网络脑部 CT 边缘检测方法的研究
来源期刊 常州工学院学报 学科 工学
关键词 神经网络 边缘检测 脑部CT图像
年,卷(期) 2016,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 15-19
页数 5页 分类号 TP391
字数 3825字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1671-0436.2016.01.004
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作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张喜红 47 66 4.0 5.0
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研究主题发展历程
节点文献
神经网络
边缘检测
脑部CT图像
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
常州工学院学报
双月刊
1671-0436
32-1598/T
大16开
江苏常州市通江南路299号
1986
chi
出版文献量(篇)
2745
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11
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