利用Stein-Weiss解析函数结合反向传播神经网络进行血管分割

• 作者: 吴明珠 李兴民 陈瑛
• 来源期刊: 中国医学物理学杂志
• 关键词: 血管分割 Stein-Weiss解析函数 反向传播神经网络
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 医学影像物理
• 页码范围: 708-713
• 页数: 6页
• 分类号: R318|TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-202X.2020.06.010

摘要

针对传统反向传播(BP)神经网络对血管进行分割存在耗时长且识别率不高的问题,本研究提出一种新的基于Stein-Weiss解析函数的BP神经网络算法用于血管分割.首先为每个体素构建一个Stein-Weiss函数,然后根据Stein-Weiss解析函数的解析性,计算出相应体素的16个特征值,将这些特征值输入到BP神经网络的输入层,采用BP神经网络的自学习能力对这些数据进行分类学习,最后通过BP神经网络的泛化能力来获取血管边缘.对肝脏血管分割的实验结果表明,相对于传统的BP神经网络分割算法,该算法提取的函数血管边缘识别率高、细节丰富,分割效率也明显提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈瑛	广州工程技术职业学院信息工程学院	10	5	1.0	1.0
2	吴明珠	广州工程技术职业学院信息工程学院	10	3	1.0	1.0
3	李兴民	华南师范大学计算机学院	29	106	5.0	8.0