Neural Networks for Parallel Contrast Enhancement in Medical Images

机译：神经网络在医学图像中并行增强对比度

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The aim of the project described in this paper is contrast enhancement in medical images in real time. Our approach is a parallel neural network algorithm, implemented in a SIMD environement. We describe a new learning rule for this algorithm. We design an optimal communication pattern and some experiments on a parallel machine for treating a real image.

机译：本文所述项目的目的是实时增强医学图像的对比度。我们的方法是在SIMD环境中实现的并行神经网络算法。我们描述了该算法的新学习规则。我们设计了一种最佳的通信模式，并在并行机上进行了一些实验来处理真实图像。

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来源
《High-performance computing and networking》|1995年|275-280|共6页
会议地点 Milan(IT);Milan(IT)
作者
J. Mattes; D. Trystram; J. Demongeot;
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作者单位

Universite Joseph Fourier, TIMC-IMAG, 38 700 La Tronche Cedex, France;

LMC-IMAG, 46 Avenue F. Viallet, 38031 Grenoble Cedex, France;

Universite Joseph Fourier, TIMC-IMAG, 38 700 La Tronche Cedex, France;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类 TQ4;
关键词

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