基于自组织神经网络的多模态MRI图像分割

• 作者: 王磊
• 来源期刊: 太赫兹科学与电子信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 图像分割 多模态 自组织神经网络 并行模型
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 信号与信息处理、计算机与控制
• 页码范围: 307-311,322
• 页数: 6页
• 分类号: TN911.73
• 字数: 3285字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11805/TKYDA201802.0307

摘要

磁共振成像(MRI)是一项重要的医学成像技术,在人体组织器官的诊断治疗方面被广泛应用.在脑肿瘤的临床诊断应用中,如何实现脑肿瘤图像的有效自动分割是一个研究的难点和重点.利用多个自组织神经网络(SOM)构造一个并行自组织神经网络(CSOM),将肿瘤图像的分割问题转化为并行自组织神经网络的分类问题.实验表明,并行自组织神经网络的应用,有效提高了分割精确度,有利于自动分割的实现.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王磊	安康学院电子与信息工程学院	19	21	3.0	3.0