X射线成像质量的BP神经网络预测

• 作者: 周继松 雷威
• 来源期刊: 电子器件
• 学科: 工学
• 关键词: X射线成像 模型预测 BP神经网络 影响因素
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 固态电子器件及材料
• 页码范围: 540-544
• 页数: 5页
• 分类号: TB811.12
• 字数: 3918字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-9490.2017.03.005

摘要

研究X射线成像的影响因素如X射线管电压等,并对成像质量进行较为科学的评估预测,对于X射线成像质量的优化控制具有重要意义.我们首先确立了BP神经网络模型的基本框架,之后搭建实验平台获取样本数据并对该网络进行训练,得到X射线成像质量和其影响因素之间的大致关系.实验结果表明,利用该模型得到的预测数据和实际值的平均误差在2%左右.因此,该模型对X射线成像质量的预测是相当有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	雷威	东南大学电子科学与工程学院	89	538	12.0	18.0
2	周继松	东南大学电子科学与工程学院	1	0	0.0	0.0