利用Stein-Weiss解析函数结合反向传播神经网络进行血管分割

吴明珠; 陈瑛; 李兴民

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利用Stein-Weiss解析函数结合反向传播神经网络进行血管分割

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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.

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来源
《中国医学物理学杂志》 |2020年第6期|708-713|共6页
作者
吴明珠; 陈瑛; 李兴民;
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作者单位

广州工程技术职业学院信息工程学院广东广州510075;

广州工程技术职业学院信息工程学院广东广州510075;

华南师范大学计算机学院广东广州510631;

南方医科大学珠江医院广东广州510280;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类生物医学工程;信息处理（信息加工）;
关键词
血管分割; Stein-Weiss解析函数; 反向传播神经网络;

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